CFD-Strömungssimulation: Praxis für Maschinenbau und Automobilindustrie

CFD-Strömungssimulation: Praxis für Maschinenbau und Automobilindustrie

Die CFD-Strömungssimulation ist seit langem mehr als ein virtuelles Experiment. Sie ist ein zentrales Entwicklungswerkzeug, mit dem Strömungs- und Wärmeprozesse realitätsnah dargestellt werden. Ingenieure identifizieren kritische Strömungsbereiche, Temperaturspitzen oder ungünstige Druckprofile bereits in der Konzeptphase, ohne physische Prototypen herzustellen. Das spart Zeit, reduziert die Testkosten und ermöglicht gezielte Konstruktionsverbesserungen.
‍

Im Maschinenbau unterstützt CFD die Konstruktion von Pumpen, Ventilen, Wärmetauschern oder Kühlkonzepten für die Leistungselektronik. In der Automobiltechnik liefert es zuverlässige Einblicke in die Aerodynamik, das Thermomanagement der Batterie, die Motorladung oder die Strömungen im Brennraum. Der entscheidende Vorteil ist die Fähigkeit, verschiedene Konstruktionsvarianten unter identischen Randbedingungen zu vergleichen und so datengestützte Entwicklungsentscheidungen zu treffen.

Grundlagen der CFD-Technologie

Computational Fluid Dynamics (CFD) basiert auf der numerischen Lösung der Navier-Stokes-Gleichungen, die das Verhalten von Flüssigkeiten mathematisch beschreiben. Diese komplexen partiellen Differentialgleichungen werden diskretisiert und iterativ auf einem dreidimensionalen Rechenraster mithilfe numerischer Methoden wie der Finite-Volumen-Methode gelöst.
‍

Der typische CFD-Arbeitsablauf ist in drei Hauptphasen unterteilt: Bei der Vorverarbeitung erstellen die Ingenieure die Geometrie, generieren das Rechenraster und definieren Randbedingungen. Bei der eigentlichen Simulation werden die Gleichungen entweder als stationärer oder transienter Prozess gelöst. In der abschließenden Nachbearbeitung werden die Ergebnisse visualisiert und analysiert.
‍

Moderne CFD-Software ermöglicht die Simulation komplexer Phänomene wie turbulenter Strömungen, Mehrphasenströmungen oder gekoppelter Wärme- und Stoffübertragung. Diese Vielseitigkeit macht CFD zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Produktentwicklung.

Anwendungsbereiche im Maschinenbau

Im Maschinenbau unterstützt CFD die Entwicklung und Konstruktion von strömungsrelevanten Komponenten und Prozessen. Zu den typischen Anwendungen gehören Pumpen, Ventile, Rohrleitungen, Lüfter, Rührwerke und Wärmetauscher. Strömungsfelder, Druckverluste und Temperaturverteilungen können virtuell analysiert werden, ohne physische Prototypen herzustellen. Selbst bei landwirtschaftlichen Maschinen liefert CFD Erkenntnisse zur Reduzierung der Staubbildung und zur Verbesserung der Aerodynamik von Anbaugeräten und Gebläsen.
‍

Ein zentraler Bereich ist die Kühlung von elektrischen und elektronischen Komponenten. Mit CFD können Hotspots, ungleichmäßige Luftführung oder lokale Wärmestaus frühzeitig erkannt werden. Dadurch können Kühlkanäle, Lüfterpositionen oder die Kühlmittelführung gezielt optimiert werden. Dies erhöht die thermische Stabilität und verlängert die Lebensdauer kritischer Komponenten.
‍

In der Verfahrenstechnik modelliert CFD Trocknungsprozesse, Brennkammern, Wirbelschichtsysteme oder chemische Reaktoren. Strömungsverteilung, Verweilzeit, Vermischung, Temperaturfelder und Massentransport können präzise dargestellt werden. Dadurch können Anlagen effizienter konzipiert und Prozesse wirtschaftlich stabil betrieben werden.
‍

CFD liefert besonders wertvolle Informationen für die Ventiloptimierung. Druckverlust, Kavitation, Strömungsablösungen oder Geräuschentwicklung werden sichtbar und quantifizierbar. Dies ermöglicht es Ingenieuren, Ventile mit höheren Durchflussraten, verbessertem Betriebsverhalten und längerer Lebensdauer zu entwickeln.

CFD im Automobilsektor

CFD ist ein integraler Bestandteil moderner Entwicklungsprozesse in der Fahrzeugentwicklung. Ein zentrales Anwendungsgebiet ist die Aerodynamik. Virtuelle Analysen ermöglichen es, Luftwiderstand, Auftrieb und Seitenkräfte zu quantifizieren und gezielt zu reduzieren. Dies verbessert den Kraftstoffverbrauch, die Reichweite von Elektrofahrzeugen und die Fahrstabilität. CFD ermöglicht auch die Untersuchung von Luftströmungen an Karosserie, Spoilern, Unterboden oder Kühllufteinlässen sowie die Identifizierung strömungsbedingter Geräuschquellen.
‍

Ein weiterer Kernbereich ist das Thermomanagement. CFD unterstützt das Design von Kühlluftleitungen, Wärmetauschern, Lüfteranordnungen und Batteriekühlstrukturen. In Elektrofahrzeugen sind eine gleichmäßige Temperaturverteilung und die Vermeidung lokaler Überhitzung entscheidend für die Leistung, Alterung und Sicherheit der Batterie. Das Zusammenspiel von Kühlkreisläufen und Umgebungsluft kann ebenfalls virtuell bewertet werden.
‍

In der Motorenentwicklung liefert CFD detaillierte Einblicke in die Strömung im Brennraum. Strömungsstrukturen wie Taumeln, Wirbeln oder Quetschen beeinflussen die Gemischbildung, die Zündung und die Emissionen. Durch die Simulation des Einspritzvorgangs, der Wandbenetzung, der Abgasrückführung und der Verbrennungsreaktion können Konstruktion und Steuerung gezielt optimiert werden.
‍

HVAC-Systeme können auch effizient mit CFD entworfen werden. Die Analyse des Luftstroms, der Temperaturverteilung und der Luftgeschwindigkeiten im Fahrzeuginnenraum verbessert den Komfort, die Abtauung und die Energieeffizienz. Dadurch können Klima- und Lüftungssysteme frühzeitig realitätsnah bewertet und optimiert werden.

Strömungssimulation CFD: Methodische Ansätze

Die Wahl der geeigneten CFD-Methode hängt von den Strömungseigenschaften, den Genauigkeitsanforderungen und dem Rechenaufwand ab. Grundsätzlich wird zwischen stationären und transienten Simulationen unterschieden. Bei stationären Ansätzen werden stationäre Zustände mit konstanten Randbedingungen berücksichtigt. Transiente Simulationen erfassen zeitabhängiges Verhalten, beispielsweise periodische Trennungen, Pulsationen oder rotierende Maschinen. Sowohl RANS als auch LES können je nach physikalischem Phänomen im stationären oder transienten Modus verwendet werden.
‍

RANS-Modelle, Reynolds Averaged Navier Stokes, bilden den statistischen Durchschnitt turbulenter Fluktuationen und werden am häufigsten in industriellen Anwendungen eingesetzt. Sie eignen sich für die Konstruktion von Kühlkanälen, Ventilen, zur Aerodynamik oder zur Berechnung von Druckverlusten. RANS kann im stationären Modus für stabile Strömungen oder im transienten Modus verwendet werden, wenn zeitabhängige Prozesse wie rotierende Komponenten, zyklische Lasten oder Strömungstrennungen berücksichtigt werden sollen.
‍

LES, Large Eddy Simulation, stellt explizit große turbulente Strukturen dar und modelliert nur kleine Wirbel. Dies ermöglicht eine deutlich höhere Auflösung bei der Analyse von Strömungsablösungen, Wirbelstrukturen, Mischprozessen oder akustischen Effekten. LES wird immer transient berechnet, da Turbulenz ein dynamischer Prozess ist. Der Rechenaufwand ist höher als bei RANS, aber LES bietet mehr physikalische Details.
‍

Für Mehrphasenströmungen werden spezielle Methoden wie Volume of Fluid, Euler Lagrange oder Level Set verwendet. Sie modellieren Phänomene wie Kraftstoffeinspritzung, Tröpfchenverhalten, Kühlmittelverteilung oder Schaumbildung.
‍

Gekoppelte Simulationen berücksichtigen die Wechselwirkung von Strömung mit Wärmeleitung, Strukturmechanik oder chemischen Reaktionen. Solche multiphysikalischen Ansätze sind unverzichtbar für Wärmetauscher, Batteriemodule, Brennkammern oder die Belastung von Komponenten durch Fluidstrukturen.

CFD-Programmierung: Software und Tools

In industriellen Anwendungen dominieren etablierte CFD-Softwarelösungen mit grafischer Benutzeroberfläche und validierten physikalischen Modellen. Kommerzielle Tools wie ANSYS Fluent, STAR-CCM+, COMSOL Multiphysics oder Siemens FloEFD bieten robuste Solver, integrierte Vernetzungswerkzeuge und umfangreiche Modellbibliotheken für Turbulenz, Wärmeübertragung, Mehrphasenströmungen oder chemische Prozesse. Sie eignen sich besonders für Konstruktionsabteilungen mit Anforderungen an reproduzierbare Ergebnisse, Unterstützung und Schnittstellen zu CAD- und PLM-Systemen.
‍

OpenFOAM ist die führende Open-Source-Lösung und wird bevorzugt dort eingesetzt, wo individuelle Modellanpassungen, Skriptsteuerung oder Automatisierung auf hoher Ebene erforderlich sind. Es bietet maximale Flexibilität, erfordert jedoch solide CFD-Kenntnisse sowie Erfahrung in der numerischen Modellierung und der Linux-basierten Workflow-Struktur.
‍

Cloud-Plattformen wie SimScale oder Ansys Cloud ermöglichen den Zugriff auf skalierbare Rechenleistung ohne eigene HPC-Infrastruktur. Sie eignen sich für Pilotstudien, kurzfristige Simulationsprojekte oder Unternehmen mit geringen Investitionsbudgets für Hardware und Lizenzen.
‍

Mit Scripting und API-Steuerung können CFD-Prozesse automatisiert werden. Python- oder makrobasierte Workflows ermöglichen Vernetzungsvarianten, Optimierungsschleifen, Parametervariationen und die Integration in bestehende technische Systeme. Dadurch wird CFD zunehmend Teil digitaler Entwicklungsprozesse und ermöglicht eine effiziente Entwurfserkundung.

Qualitätssicherung und Validierung

Qualitätssicherung und Validierung sind zentrale Bestandteile jeder CFD-Analyse, da Simulationen kein Selbstzweck sind, sondern technische Entscheidungen unterstützen. Ein wesentlicher Schritt ist die Netzkonvergenzstudie. Hier wird das Rechenraster schrittweise verfeinert, um zu überprüfen, ob sich Strömungsgrößen wie Druckverlust, Temperatur oder Turbulenzparameter stabilisieren. Nur wenn die Ergebnisse unabhängig von der Netzauflösung sind, wird die numerische Lösung als zuverlässig angesehen.
‍

Die experimentelle Validierung bleibt der wichtigste Bezugspunkt. Als Vergleichswerte dienen Messungen in Windkanälen, Prüfständen oder Versuchsanlagen. Unterscheiden sich Simulation und Messung, deutet dies auf unzureichende Modellannahmen, falsche Randbedingungen oder numerische Ungenauigkeiten hin. An dieser Stelle müssen die Modellauswahl und der Simulationsaufbau überprüft werden.
‍

Physikalische Plausibilitätsprüfungen bilden ein weiteres Qualitätskriterium. Die Erhaltung von Masse, Impuls und Energie muss erfüllt sein. Darüber hinaus sollten Strömungsstrukturen, Turbulenzverteilungen oder Temperaturfelder logisch nachvollziehbar sein. Dimensionsanalysen und Größenordnungsschätzungen unterstützen die Bewertung.
‍

Bei der Quantifizierung von Unsicherheiten wird die Sensitivität von Simulationsergebnissen gegenüber Annahmen und Eingabedaten bewertet. Variationen von Materialdaten, Randbedingungen oder Turbulenzparametern werden systematisch variiert, beispielsweise mithilfe von Monte-Carlo-Ansätzen. Dadurch kann die Robustheit der Vorhersage besser bewertet und dokumentiert werden.

Optimierungsstrategien mit CFD

CFD wird zunehmend nicht nur zur Analyse, sondern auch zur aktiven Verbesserung technischer Systeme eingesetzt. Mit der CFD-basierten Optimierung können Geometrien, Betriebsparameter oder Strömungskonzepte automatisch an definierte Zielwerte angepasst werden. Je nach Problemstruktur, Anzahl der Variablen und Rechenaufwand kommen unterschiedliche methodische Ansätze zum Einsatz.
‍

Gradientenfreie Methoden wie genetische Algorithmen, Partikelschwarmoptimierung oder simuliertes Annealing eignen sich für komplexe und nichtlineare Designräume. Sie erfordern jedoch viele Funktionsauswertungen und sind daher rechenintensiv. Der Vorteil ist eine robuste Suche ohne Annahmen über die Struktur des Lösungsraums.
‍

Adjungierte Methoden bieten eine hohe Effizienz bei Optimierungsproblemen mit vielen Konstruktionsvariablen. Sie berechnen Sensitivitäten des Zielwerts direkt aus einer CFD-Simulation und ermöglichen so eine gezielte Form- oder Topologieoptimierung. Sie eignen sich besonders für aerodynamische Bauteile, Strömungskanäle oder Wärmetauscher.
‍

Reaktionsflächenmethoden kombinieren CFD-Simulationen mit statistischen oder datengetriebenen Surrogatmodellen. Ansätze des maschinellen Lernens wie neuronale Netze oder die Gaußsche Prozessregression erzeugen Surrogatmodelle, mit denen Optimierungen deutlich schneller durchgeführt werden können, ohne dass jede Variante vollständig simuliert werden muss.
‍

Bei der Optimierung mehrerer Ziele werden konkurrierende Anforderungen wie Effizienz, Druckverlust, Kosten, Gewicht oder Geräuschentwicklung berücksichtigt. Pareto-Analysen ermöglichen es, optimale Kompromisse zu identifizieren und Entwicklungsmargen frühzeitig sichtbar zu machen.

KI-gestützte CFD-Entwicklung

Künstliche Intelligenz ergänzt zunehmend klassische CFD-Methoden in frühen Entwicklungsphasen sowie bei der Entwurfserkundung und automatisierten Vergleichsstudien. Ziel ist es nicht, CFD-Solver zu ersetzen, sondern sie durch datenbasierte Modelle, automatisierte Variantenanalysen und schnellere Vorhersagen effizienter nutzbar zu machen.
‍

Auf maschinellem Lernen basierende Surrogatmodelle sind derzeit die wichtigste Anwendung. Basierend auf CFD-Simulationen oder Messdaten werden ML-Modelle trainiert, die Strömungs- oder Temperaturfelder mit deutlich reduzierter Rechenzeit schätzen können. Sie eignen sich besonders für Parametervariationen, Kühlkonzepte, HVAC-Design, Batteriemanagement oder vereinfachte Strömungsführung in Kanal- und Rohrsystemen.
‍

Modelle reduzierter Ordnung, manchmal kombiniert mit maschinellem Lernen, werden als digitale Zwillinge verwendet, beispielsweise in Wärmemanagementsystemen oder bei der Zustandsüberwachung von Batteriemodulen. Sie liefern keine vollständige CFD-Qualität, sondern stabile und schnelle Vorhersagen für das Betriebsverhalten.
‍

Faltungsneuronale Netze werden zunehmend verwendet, um Ergebnisse von Simulationen automatisch auszuwerten. Sie erkennen Muster wie Strömungsabstände, Wirbelzonen oder Hotspots und unterstützen Ingenieure bei der Interpretation und Modellvalidierung.
‍

Generative Modelle und Reinforcement Learning sind derzeit hauptsächlich Gegenstand von Forschungsprojekten. Sie bieten potenzielle Vorteile wie die automatische Geometriegenerierung oder die aktive Flusskontrolle, werden jedoch nur sporadisch in der industriellen Praxis erprobt.
‍

Der eigentliche Mehrwert von KI in der CFD liegt derzeit nicht in der vollautomatisierten Entwicklung, sondern in der beschleunigten Variantenanalyse, der Unterstützung bei Optimierungsläufen und der intelligenten Nachbearbeitung der Simulationsergebnisse.

Industrielle Umsetzung und Best Practices

Für den zuverlässigen Einsatz von CFD in der Produktentwicklung sind technische Kompetenz und strukturierte Arbeitsprozesse gleichermaßen wichtig. Ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist die Etablierung standardisierter Arbeitsabläufe, die sowohl die Geometrievorbereitung als auch die Vernetzung, die Konfiguration des Solvers und die Ergebnisauswertung abdecken. Solche Prozessrichtlinien gewährleisten reproduzierbare Ergebnisse und reduzieren den Aufwand für wiederkehrende Aufgaben oder Variantenstudien.
‍

Projektspezifische Modellierungsrichtlinien definieren, welche physikalischen Modelle, Randbedingungen und Vereinfachungen angemessen sind. Nicht jede Frage erfordert hochdetaillierte oder transiente Simulationen. Für viele Entwicklungsentscheidungen liefern stationäre RANS-Modelle mit geeigneter Netzqualität bereits zuverlässige Aussagen. Eine klare Klassifizierung der Modelltypen nach Anwendungen hilft dabei, Rechenzeit und Genauigkeit sinnvoll abzuwägen.
‍

Entscheidend ist die Zusammenarbeit verschiedener Abteilungen. CFD-Spezialisten, Konstrukteure, Testingenieure und Thermomanagement-Experten bewerten gemeinsam Geometrievarianten, Randbedingungen und Validierungsergebnisse. Regelmäßige technische Überprüfungen verbessern die Modellqualität und verhindern Fehlinterpretationen.
‍

Professionelles Datenmanagement stellt sicher, dass Aufbauten, Netzkonfigurationen, Materialdaten, Modellannahmen und Ergebnisse rückverfolgbar dokumentiert werden. Versionskontrolle, strukturierte Ergebnisarchivierung und automatisierte Berichtsprozesse ermöglichen sowohl die interne Qualitätssicherung als auch die spätere Wiederverwendung von Modellen in weiteren Entwicklungsphasen oder digitalen Zwillingsanwendungen.

Wirtschaftliche Vorteile der CFD-Anwendung

CFD bringt nicht nur technische, sondern auch messbare wirtschaftliche Vorteile. Bei typischen Entwicklungsprojekten können durch den Einsatz virtueller Strömungsanalysen zwei bis vier Monate an Projektdauer eingespart werden, bei komplexen thermischen oder aerodynamischen Aufgaben bis zu sechs Monate. Der Grund dafür ist der deutlich reduzierte Bedarf an physischen Prototypen und Testschleifen. Statt drei bis fünf Prototypen wird oft nur ein funktionsvalidierender Testträger benötigt.
‍

Die Kosten für Prototypen liegen im Maschinenbau oft zwischen 5.000 und 50.000€ pro Stück, je nach Größe und Komplexität der Bauteile. Im Automobilbereich, insbesondere bei thermischen Komponenten, aerodynamischen Teilen oder Batteriemodulen, können Prototypen mit Messaufbau weit über 100.000€ kosten. CFD ermöglicht es, mehrere Entwicklungsvarianten rein virtuell zu evaluieren und so ein bis zwei Prototypengenerationen komplett einzusparen.
‍

Die frühzeitige Identifizierung kritischer Bereiche wie Hotspots, ungünstige Strömungsmuster oder Druckverluste vermeidet teure Nacharbeiten in späten Entwicklungsphasen. Konstruktionsänderungen nach dem ersten physischen Prototyp kosten oft das Drei- bis Fünffache mehr als Anpassungen auf Simulationsbasis in der Konzeptphase.
‍

Optimierte Produkte bringen zusätzliche wirtschaftliche Vorteile. Eine verbesserte Kühlleistung, ein niedrigerer Energieverbrauch oder eine geringere Geräuschentwicklung erhöhen die Effizienz und den Marktwert. Bei Serienprodukten kann dies zu Einsparungen im zweistelligen Prozentbereich beim Material- oder Energiebedarf führen.
‍

CFD bietet somit eine zuverlässige Grundlage für Designentscheidungen und reduziert Entwicklungsrisiken erheblich. Vor allem bei Neu- und Weiterentwicklungen mit hohen Anforderungen beginnt sich der Einsatz ab einem Projektvolumen von rund 30.000€ auszuzahlen; für größere Entwicklungsprogramme ist CFD heute unverzichtbar.

Fazit

Die CFD-Flusssimulation ist heute ein strategisches Entwicklungswerkzeug und kein optionales Add-On mehr. Sowohl der Maschinenbau als auch die Automobilindustrie nutzen sie, um thermische, aerodynamische und strömungstechnische Aufgaben frühzeitig und zuverlässig zu bewerten. Konstruktion, Test und Simulation greifen zunehmend ineinander.
‍

Die kontinuierliche Verbesserung der Solver-Technologien, der Vernetzungswerkzeuge und der Hardware ermöglicht eine höhere Genauigkeit bei kürzeren Rechenzeiten. Cloud-Systeme und flexible Lizenzmodelle senken die Eintrittsbarrieren, sodass auch kleinere Unternehmen CFD wirtschaftlich nutzen können. Künstliche Intelligenz beschleunigt zusätzlich Variantenanalysen, Ergebnisinterpretation und Designoptimierung, ergänzt aber nach wie vor die physische Simulation.
‍

Entscheidend für den Erfolg ist nicht die Software allein, sondern die Kombination aus physikalischem Verständnis, sauberer Modellierung, methodischer Ausführung und konsistenter Validierung. Nur dieser strukturierte Ansatz ermöglicht Simulationen mit technischem Nutzen und wirtschaftlicher Relevanz. Wer CFD gezielt in Entwicklungsprozesse integriert, reduziert Risiken, verkürzt die Projektlaufzeiten und erhöht nachhaltig die Produktqualität.
‍

Kontaktieren Sie Felsaris für professionelle CFD-Lösungen, die Ihre Entwicklungsprozesse beschleunigen und Ihre Produkte optimieren. Nutzen Sie unsere Expertise für praxisorientierte Strömungssimulationen mit messbaren Ergebnissen.

Häufig gestellte Fragen zur CFD-Strömungssimulation

Was kostet eine CFD-Simulation?

Die Kosten einer CFD-Simulation hängen von der Aufgabenstellung, dem Modellierungsaufwand und der gewünschten Bewertungstiefe ab. Kleine stationäre Einzelanalysen beginnen realistischerweise bei etwa 4.000 bis 6.000€, wenn Geometrie, Randbedingungen und Zielwerte klar definiert sind. Komplexere 3D-Simulationen mit transientem Verhalten, thermischer Kopplung oder Variantenvergleich liegen in der Regel zwischen 8.000 und 20.000€. Bei umfangreichen Projekten wie der allgemeinen Fahrzeugaerodynamik, dem Thermomanagement der Batterie oder multiphysikalischen Untersuchungen können die Kosten erheblich höher sein. Cloud-basierte Abrechnungs- und On-Demand-Modelle ermöglichen eine flexible Projektgestaltung ohne permanente Lizenzinvestitionen. Für zeitlich begrenzte CFD-Anforderungen könnten unsere CFD-On-Demand-Lösungen für Sie interessant sein: CAE Engineering

Wie lange dauert eine typische CFD-Analyse?

Bei klar definierten, stationären Einzelanalysen mit guter Modellvorbereitung sind die Ergebnisse innerhalb einer Woche realistisch. Umfangreichere, transparent berechnete Fälle mit Netzoptimierung, Validierung und Auswertung benötigen 2 bis 6 Wochen. Bei Serienuntersuchungen, thermischen Kopplungen oder multiphysikalischen Simulationen kann die Bearbeitung mehrere Monate dauern. Parallelisierung, Cloud-Computing und automatisierte Workflows reduzieren die Rechenzeiten erheblich.

Welche Genauigkeit bietet CFD im Vergleich zu Experimenten?

Bei etablierten Anwendungen mit validierten Randbedingungen und geeignetem Modellansatz beträgt die Abweichung typischerweise 3-10% im Vergleich zu Prüfständen oder Windkanälen. Die Genauigkeit hängt stark von der Netzqualität, dem Turbulenzmodell, den Randbedingungen und der physikalischen Modellierung ab. Für sicherheitskritische oder streng regulierte Anwendungen ist eine experimentelle Validierung weiterhin erforderlich.

Kann CFD physische Prototypen vollständig ersetzen?

CFD reduziert den Bedarf an physischen Prototypen erheblich, ersetzt sie jedoch nicht vollständig. Die simulationsgestützte Entwicklung ermöglicht die Auswahl von weniger, speziell optimierten Prototypen. Für abschließende Validierungs-, Zertifizierungs- oder Herstellungstests bleiben echte Experimente unverzichtbar. In vielen Projekten kann die Anzahl der physischen Prototypen um etwa fünfzig bis siebzig Prozent reduziert werden.

Welche Software eignet sich am besten für CFD-Anfänger?

Für Einsteiger sind Tools mit grafischer Oberfläche und solider Dokumentation sinnvoll, zum Beispiel STAR-CCM+, ANSYS Fluent oder CONVERGE. Sie bieten integrierte Vernetzung, geführte Arbeitsabläufe und technischen Support. Cloud-Plattformen wie SimScale ermöglichen den ersten Zugriff ohne eigene Hardware. OpenFOAM ist leistungsstark, flexibel und kostenlos, erfordert jedoch deutlich mehr CFD- und Scripting-Erfahrung.