Entwicklung und Anwendung einer Richtlinie zur Modellbildung und Simulation hybrider biomechanischer Mehrkörpersysteme

Bei der Forderung nach immer kürzeren Entwicklungs- und Testphasen helfen moderne Computersimulationstechniken Zeit- und Entwicklungskosten einzusparen und sind heute in vielen Bereichen der Technik etabliert. Betrachtet man die bisher durchgeführten Untersu-chungen bezüglich computergenerierter Simulationen, so kann man feststellen, dass viele Analysen insbesondere aus dem biomechanischen / mechanischen Bereich mit einem zu großen Aufwand an Modellierung und Rechenzeit durchgeführt werden. In dieser Arbeit wird eine Richtlinie zur Modellbildung und dynamischer Simulation von hybriden mechanischen / biomechanischen Mehrkörpersystemen entwickelt und vorgestellt, die die Wirksamkeit derartiger Computersimulationen wesentlich erhöht. So ist es möglich, Entwicklungszeiten sowie die Anzahl physikalischer Prototypen wirksam zu reduzieren. Als Folge daraus vermindern sich die Entwicklungskosten. Bei der Beschreibung der Richtlinie wird ebenso auf die Strategie einer geeigneten Modellreduzierung, wie auf die spezielle Mo-dellierung von dynamischen Simulationen eingegangen. Ausführlich wird eine Methodik be-schrieben, die die Komponenten eines Gesamtsimulationssystems mittels eines modularen Aufbaus kombiniert. Weitere Methoden befassen sich mit effizienten Modellreduzierungen, der Integration von CAE Werkzeugen wie CAD und FEM sowie mit der Simulation von me-chatronischen Systemen, wodurch die Interdisziplinarität der Simulationsmodelle gewähr-leistet ist. Abschließend wird ein Verfahren zur Simulationsbewertung präsentiert. Die Methoden zur Einhaltung der Richtlinie werden anhand zweier durchgängiger Beispiele erprobt. Es wird ein komplettes Starrkörpermodell zur Crash-Simulation entwickelt, um Inno-vationen zur Verbesserung der passiven Sicherheit von Kinderrückhaltesystemen virtuell zu testen. Diese Berechnungen wurden mit realen Crash-Tests verglichen. Der Vergleich mit Messwerten von biomechanischen Kenngrößen liefert ein sehr zufrieden stellendes Ergebnis.

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