Partikelbasierte Simulationen zur Optimierung des Designs von Geschirrspülern

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Maximilian Flamm

Saba Golshaahi Sumesaraayi

Siddharth Marathe

FIFTY2 Technology GmbH

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Geschirrspüler gehören zu den gängigen Haushaltsgeräten, die in fast jeder modernen Küche zu finden sind. Tatsächlich werden sie bereits seit Jahrzehnten als praktische Küchenhilfe eingesetzt. Obwohl wir dazu neigen, sie und ihre Funktionalität als selbstverständlich anzusehen, wurden sie über die Jahre ständig verbessert und haben seit der ersten Patentanmeldung im Jahr 1850 in den Vereinigten Staaten einen langen Weg zurückgelegt. Dies ist den Ingenieuren zu verdanken, die stets neue Wege finden, um das Design von Geschirrspülern zu verbessern und zu optimieren. Im Laufe der Jahrzehnte wurden nicht nur das Design und die Funktionen von Geschirrspülern weiterentwickelt, sondern auch die Methoden und Technologien zur Analyse und Verbesserung ihrer Effizienz haben sich erheblich verändert. Der Einsatz von CFD-Simulationen zur Unterstützung der Entwicklung von Prototypen gewinnt zunehmend an Bedeutung, denn mithilfe von Simulationen lassen sich wertvolle Erkenntnisse über physikalische Größen wie die Scherkräfte der Wasserstrahlen auf das Geschirr, die Benetzung und Temperaturverteilung innerhalb des Geschirrspülers sowie die für die Reinigung erforderliche Energie gewinnen. Darüber hinaus können mehrere Designvarianten durch Anpassung der virtuellen Modelle simuliert werden, wodurch der Bau physischer Prototypen oder die Durchführung kostspieliger Experimente überflüssig wird.

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Es gibt in der Tat mehrere Aspekte des Designs von Geschirrspülern, die mit Hilfe von CFD-Simulationen analysiert und optimiert werden können. Einige der Aspekte, an deren Untersuchung Ingenieure in der Regel interessiert sind, sind zum Beispiel:  

  • Optimierung von Sprühdüsen:



    Für Ingenieure ist es wichtig zu verstehen, welche Auswirkung die Änderung verschiedener Parameter der Düsengeometrie auf den gesamten Wasserstrahl hat. Dies kann eine Änderung der Größe, Form, Position und Anzahl der Düsen entlang der Sprüharme sein. Letztlich geht es darum, eine optimale Wasserverteilung und Reinigungsleistung zu erzielen.

     
  • Verbesserung des Designs von Geschirrkorb und Geschirrspüler-Gestell:



    Ein wichtiger Aspekt bei der Optimierung des Gesamtdesigns des Geschirrspülers ist die Erhöhung der Kapazität, indem der vorhandene Platz effizient genutzt wird. Dies kann durch eine Änderung des Designs der einzelnen Geschirrkörbe erfolgen, die die Anzahl des Geschirrs pro Korb erhöhen lässt, oder durch eine Optimierung der Korbplatzierung, die eine Erhöhung der Gesamtzahl der Geschirrkörbe im Geschirrspüler ermöglicht.

     
  • Analyse der Flüssigkeitsströmung durch die Pumpenlaufräder und im Rohrleitungssystem:



    Eine weitere Möglichkeit der CFD-Simulationen wäre die Analyse der Flüssigkeitsströmung in Teilen, die sich im Inneren des Geschirrspülers befinden, wie zum Beispiel das Laufrad der Pumpe oder das Rohrsystem. Durch das Simulieren solcher Bauteile kann man Informationen über die Menge und Geschwindigkeit der Flüssigkeit gewinnen. Zusätzlich können Informationen über den Druck gewonnen werden, den die Flüssigkeit bei verschiedenen Betriebsbedingungen auf diese Bauteile ausübt.

     
  • Optimierung der Anordnung/Positionierung des Geschirrs



    Aus Kundensicht wäre wahrscheinlich die interessanteste Information, Empfehlungen zur optimalen Anordnung des Geschirrs im Geschirrspüler zu erhalten, um eine möglichst effektive Reinigung zu gewährleisten. Zusätzlich zu den Erkenntnissen über die Optimierung des Spülmaschinendesigns könnten die Hersteller auch solche Informationen aus Simulationen gewinnen und ihren Kunden auf einfache Weise Best-Practice-Vorschläge unterbreiten. 
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Abbildung 1: Vergleich eines typischen (vereinfachten) Simulationsablaufs zwischen netzbasierten Simulationssoftwares und einer gitterfreien Simulationssoftware wie PreonLab

PreonLab ist ein führendes partikelbasiertes Simulationstool für viele Anwendungen in der Automobilindustrie. Die Vorteile der einzigartigen PREON® Technologie , die auf der Smoothed-Particle-Hydrodynamics-Methode (SPH) basiert, können jedoch auf die Simulation vieler verschiedener Anwendungen ausgeweitet werden. Dies gilt insbesondere für Anwendung mit freien Oberflächenströmungen. Tatsächlich machen der gitterfreie Ansatz von PreonLab und seine Fähigkeit, einphasige, mehrphasige und thermische Simulationen durchzuführen, es zu einem äußerst wertvollen CFD-Werkzeug. Damit können Ingenieure tiefgehende Einblicke gewinnen und verschiedene Aspekte des Geschirrspüler-Designs gezielt optimieren.

Bei herkömmlichen netzbasierten CFD-Lösern muss jede geänderte CAD-Geometrie nach einer Designänderung neu vernetzt werden, bevor eine neue Simulation durchgeführt werden kann. Somit fließen viel Zeit und Fachwissen in die Vernetzung komplexer Geometrien, wie sie in einem typischen Geschirrspüler vorkommen. Im Gegensatz dazu erfordert PreonLab diesen Schritt der Neuvernetzung aufgrund des gitterfreien Ansatzes nicht. Die alte Geometrie kann einfach durch die neue ersetzt werden. Die neue Geometrie kann dabei einfach per Drag-and-Drop importiert und die Simulation direkt gestartet werden. Dies wird in Abbildung 1 veranschaulicht. Auf diese Weise ist es möglich, eine Menge Zeit und Aufwand zu sparen, was für das Rapid-Prototyping sehr wertvoll ist.

PreonLab ist ein All-in-One-Simulationstool, das sich um alle Aspekte der Simulation und dem Postprocessing kümmert. Im Vorfeld müssen lediglich die Geometrien in die Software importiert werden. Vom Simulation-Setup bis hin zum Postprocessing und zum Rendering können Ingenieure in derselben Software alle notwendige Simulationsschritte durchführen und Erkenntnisse aus diesen gewinnen. 

Darüber hinaus unterstützt PreonLab die Simulation auf CPU und Multi-GPU, und gewährleistet eine optimale Performanz auf beiden Hardwareplattformen. Seine einzigartige implizite Formulierung baut auf den inhärenten Leistungsvorteilen von SPH auf und ermöglicht Simulationen mit großen Zeitschritten (CFL 1), ohne Kompromisse bei der Stabilität einzugehen. Darüber hinaus tragen fortschrittliche Algorithmen wie CPS zur adaptiven Partikel-Verfeinerung und -Vergröberung dazu bei, die Rechenzeit sowie die Anforderungen an RAM und VRAM auf ein Minimum zu halten.  

Außerdem ist die Software mit einer eigenen Python-basierten API namens PreonPy ausgestattet. Der Preon-Solver und die meisten Funktionen von PreonLab sind über PreonPy zugänglich. Damit können Sie Szenen laden und speichern, Eigenschaften ändern, Simulationen durchführen und Statistiken abrufen. Dies ist besonders wertvoll, wenn es darum geht, mehrere Simulationsvarianten zu simulieren, um Änderungen der Betriebsbedingungen, der Düsengeometrien, der Sprüharmkinematik, der Flüssigkeitseigenschaften oder der Anordnung von Geschirr und Geschirrkörben zu berücksichtigen. Abbildung 2 zeigt ein Prozess-Beispiel wie mit der Python-API PreonPy schnell Simulationsvarianten generiert und Rapid-Prototyping-Strategien verbessert werden könnten.

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Abbildung 2: Ein Beispiel eines Prozesses, der zeigt, wie die Verwendung von PreonPy dabei helfen könnte, schnell Simulationsvarianten zu erzeugen und somit Rapid-Prototyping-Strategien verbessert.
Wie sieht nun eine Spülmaschinensimulation in PreonLab aus?



Video 1. zeigt ein Beispiel für eine einphasige Simulation in PreonLab. Fluidpartikel, die Wasser repräsentieren, werden aus den Düsen des Sprüharms ausgestoßen und über das Geschirr verteilt. Das Simulationsergebnis wurde mit PreonLabs eingebauten PreonRenderer visualisiert. 

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Video 1: Simulation eines Geschirrspülers in PreonLab

Zusätzlich ist es möglich, Mehrphasensimulationen durchzuführen, um die Entfernung von Schmutz zu analysieren. Mithilfe von Newtonschen und nicht-Newton'schen Materialeigenschaften können Lebensmittelreste auf dem Geschirr simuliert und deren Reinigung durch die Wasserstrahlen beobachtet werden. Video 2 zeigt, wie Wasserstrahlen in der Simulation Ketchup- und Kürbissuppen-ähnliche Rückstände entfernen, die sich auf einigen Tellern abgesetzt haben.

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Video 2: Mehrphasensimulation einer Spülmaschine bei der Entfernung von Schmutz 

 

Welche Erkenntnisse kann man gewinnen?



Ingenieure können die Wasserverteilung in der Spülmaschine mit Hilfe der PreonLab-eigenen Wetting Sensoren analysieren, insbesondere wenn sie die Form oder die Orientierung der Sprühdüsen optimieren möchten. Eine mögliche Lösung, um den Simulationsaufbau zu vereinfachen wäre, das Geschirr vorerst aus der Simulation wegzulassen. Stattdessen können sogenannte Plane-Objekte über den Sprüharmen platziert werden. Die Wetting-Sensoren können den Plane-Objekten zugeordnet werden und das Benetzungsmuster für die verschiedene Designvarianten kann veranschaulicht werden. Ein Beispiel wird in Abbildung 3 gezeigt. Das Design kann dann iterativ angepasst und anschließend am gesamten System simuliert werden, sobald in dieser ersten Phase die gewünschten Ergebnisse erzielt werden.

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Abbildung 3: Optimierung der Positionierung und der Ausrichtung der Düsen mit Hilfe von Wetting-Sensoren

Die Kinematik des Sprüharms lässt sich in der Regel einfach durch die Definition der Armrotation mit konstanter oder variabler Rotationsgeschwindigkeit eingestellten. Darüber hinaus kann die Bewegung des Sprüharms auch unter der Berücksichtigung der hydrodynamischen Kräfte simuliert werden. Dies ist mit dem Rigid-Body-Solver von PreonLab möglich, der die Wechselwirkung zwischen dem Sprüharm und dem Fluid berücksichtigen kann. Ein Beispiel dafür ist in Video 3 zu sehen.

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Video 3: Simulation der Interaktion zwischen dem Sprüharm (Rigid Body) und dem Wasser (Fluid) mit dem Rigid-Body-Solver von PreonLab

Der wichtigste Aspekt bei der Reinigung ist die effiziente Verteilung des Wassers innerhalb des Geschirrspülers und auf dem Geschirr. In der Simulation können Wetting-Sensoren mit jedem einzelnen Geschirrteil verbunden werden, und sowohl die momentane als auch die kumulative Benetzung für jede Komponente verfolgt werden. Auf der Grundlage dieser Informationen könnte man feststellen, ob Änderungen erforderlich sind, um die Reinigungsleistung der Spülmaschine zu optimieren.

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Abbildung 5: Wetting-Sensoren zeigen die Benetzungszeit des Geschirrs.

Ein weiterer interessanter Aspekt ist, zu überprüfen, ob das Wasser mit ausreichender Kraft auf das Geschirr gesprüht wird, um den abgelagerten Schmutz effektiv zu entfernen. Allerdings darf das Geschirr auf keinen Fall durch zu starke Kräfte beschädigt werden. Da nicht alle Geschirrteile aus den gleichen Materialien bestehen und daher in der Regel unterschiedliche Belastungsgrenzen haben, können sie unterschiedlich viel Druck aushalten. Auch die Positionierung im Geschirrkorb relativ zu den Sprühdüsen kann einen Einfluss auf die Interaktion zwischen Wasserstrahl und Geschirr haben. In PreonLab können Force-Sensoren verwendet werden, um die Wandschubspannung für jedes in der Spülmaschine platziertes Objekt individuell zu analysieren. Dadurch ist es möglich, die Kraftverteilung auf das Geschirr individuell zu verfolgen, um sicherzustellen, dass kein Geschirrteil durch die Wasserstrahlen beschädigt werden kann. Somit können optimale Betriebsbedingungen für eine effiziente Reinigung festgelegt werden. 

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Abbildung 6: Force Sensoren zeigen die Verteilung der Scherkräfte auf das Geschirr.
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Video 4 visualisiert die Entwicklung der Benetzungsmuster und der Scherspannungsverteilung des Geschirrs mit Wetting- und Force-Sensoren. 



Darüber hinaus kann die Vorhersage von Flüssigkeitsresten im oder auf dem Geschirr am Ende vom Reinigungsprozess von Bedeutung sein. Dies könnte durch eine nicht optimale Platzierung des Geschirrs verursacht werden. Abbildung 4 zeigt ein Beispiel mit Wasserpfützen, die sich in der Simulation in Video 1 auf den Tassen gebildet haben. Aufgrund der Pfützenbildung wird ein Teil des Wassers während des Betriebs nicht aus der Spülmaschine abgeleitet. Mit den Erkenntnissen aus der Simulation könnte man in Erwägung ziehen, entweder die Positionierung der Tassen im Korb oder vielleicht auch die Korbkonstruktion an sich zu ändern. Damit kann die Wassermenge, die sich zu solchen Pfützen sammelt, reduziert werden. 

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Abbildung 4: Simulation der Bildung von Wasserpfützen auf Tassen in PreonLab

Schließlich ist das Verständnis der Thermodynamik des Spülprozesses für Designingenieure von entscheidender Bedeutung. Neben der Strömungsdynamik ermöglicht PreonLab auch die Analyse thermischer Effekte. Mit den thermischen Funktionen von PreonLab können Ingenieure das Conjugate Heat Transfer Modell (CHT) für umfassende Analysen nutzen. In Video 5 wird gezeigt, wie ein 60°C warmer Wasserstrahl auf eine Tasse trifft, die anfänglich 20°C hat, und die resultierenden Temperaturveränderungen innerhalb der Tasse werden visuell dargestellt.

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Video 5: Simulation von heißen Wasserstrahlen zur Erwärmung einer Tasse während des Waschprozesses mit CHT in PreonLab

Was hier gezeigt wurde, ist nur die Spitze des Eisbergs! PreonLab bietet eine effiziente Lösung zur Optimierung, Beschleunigung und Kostenreduzierung des Designprozesses von Geschirrspülern. Ob einphasig, mehrphasig oder thermisch, dank der umfangreichen Simulations- und Postprocessing-Möglichkeiten in PreonLab ist es möglich, verschiedene Aspekte des Spülmaschinendesigns und der Reinigung zu analysieren und zu optimieren. 

Aufgrund PreonLabs inhärent effizienten Solver-Codes, des gitterfreien Ansatzes, der Unterstützung verschiedenster Hardware und der praktischen Python-API-PreonPy können Anwender ihren Simulations-Workflow vereinfachen und im Rahmen ihrer Rapid-Prototyping-Strategie schnell eine Vielzahl von Design- und Betriebsbedingungen simulieren.

Die Durchführung zahlreicher Simulationen bringt wertvolle Erkenntnisse. Um den Überblick über all diese Spülmaschinensimulationen behalten zu können, gibt es nun eine intelligente, webbasierte Schnittstelle. Entdecken Sie, wie die Ingenieure von FIFTY2 Technology ihr neu entwickeltes Tool PreonDock  verwenden, um alle ihre PreonLab-Simulationen zu überwachen, Simulationsvarianten zu organisieren, Ergebnisse und Statistiken zu vergleichen und mit Teamkollegen zusammenzuarbeiten.

Maximilian Flamm

Saba Golshaahi Sumesaraayi

Siddharth Marathe

FIFTY2 Technology GmbH