STFS-CONFRAME

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Projektkontext & Ziel:

Wasserstoff als Kraftstoff bietet großes Potenzial für emissionsarme Verbrennung, unterscheidet sich jedoch deutlich von fossilen Kraftstoffen. Aufgrund spezieller Flammeneigenschaften (etwa sehr hoher Flammengeschwindigkeit und erhöhter Vorzündungsneigung) stehen Verbrennungsmotoren vor neuen Herausforderungen, die eine detaillierte Untersuchung erfordern. CFD-Simulationen sind hierfür ein zentrales Werkzeug – sie erzeugen allerdings enorme Datenmengen, deren effiziente Auswertung essenziell ist. Im Rahmen meiner Bachelorarbeit habe ich daher das Python-Framework STFS-ConFrame entwickelt, das diesen Auswerte-Workflow automatisiert. Die Hauptziele waren, ein tieferes Verständnis der Wasserstoffverbrennung im Ottomotor zu erlangen und ein skalierbares Werkzeug bereitzustellen, um umfangreiche Simulations- und Experimentdaten effizient analysieren zu können.

Zusätzliche Ressourcen: Der vollständige Python Code zu diesem Framework ist auf meinem GitLab-Repository verfügbar. (Aus Datenschutzgründen wird das CONVERGE Modell und die Simulationsergebnisse nicht zur Verfügung gestellt)

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Einführung in STFS-ConFrame:

STFS-ConFrame ist ein von mir entwickeltes Python-Tool, das den gesamten CFD-Workflow automatisiert. Es startet und verwaltet Simulationsläufe auf dem HPC-Cluster (inkl. Skripterstellung) und überwacht die Berechnungen (mit automatischen Neustarts bei Fehlern). Nach Abschluss einer Simulation übernimmt das Framework die Datenaufbereitung: Rohdaten der CFD-Software werden ins VTK-Format konvertiert, pro Motorzyklus aufbereitet und in Diagramme und Kennzahlen überführt. STFS-ConFrame erstellt beispielsweise automatisch Druckverlaufsplots, 3D-Visualisierungen von Strömungs-/Temperaturfeldern und Auswertungen der Zyklusvariabilität. Dank modularer Architektur ist das Tool einfach erweiterbar und in bestehende Workflows integrierbar. Es reduziert den manuellen Aufwand drastisch und ermöglicht eine reproduzierbare, schnelle Auswertung großer Simulationsdatensätze.

Simulation – Setup & Methodik:

Für die 3D-CFD-Studie wurde ein vorhandenes Motor-Modell in CONVERGE genutzt und um systematische Parameterstudien erweitert. Simuliert wurde mit einem LES-Ansatz (Large Eddy Simulation) zur Auflösung turbulenter Strömungs- und Verbrennungsprozesse. Zwei Verbrennungsmodelle kamen zum Vergleich: das Standard-ATF (Artificial Thickened Flame) und eine erweiterte ATF-TDI-Variante (mit Berücksichtigung thermo-diffusiver Effekte). Aufbauend auf dem vorhandenen Modell wurde durch Variation wichtiger Einflussgrößen sowohl die Zyklus-zu-Zyklus-Schwankungen (CCV) der Wasserstoffverbrennung als auch den Einfluss des Verbrennungsmodells untersucht. Die rechenintensiven Simulationen liefen auf einem HPC-Cluster; parallel vorliegende Versuchsdaten (experimentelle Zylinderdruckkurven) dienten zur Validierung der Simulationsergebnisse.

Ergebnisse & Bewertung:

Die Auswertungen zeigten, dass das verfeinerte ATF-TDI-Verbrennungsmodell die Wasserstoffverbrennung deutlich realistischer abbildet als das einfachere ATF-Modell. So stimmten z.B. die mit ATF-TDI simulierten Zylinderdruckkurven nahezu mit den experimentellen Messungen überein (Abweichung < 3%), und die simulierten Flammen erreichten realistische Spitzentemperaturen (≈ 2500 K). Das Standard-ATF-Modell lieferte hingegen spürbar ungenauere Ergebnisse. Auch die statistische Analyse der Zyklus-zu-Zyklus-Schwankungen (IMEP-Streuung, Return-Map) in den Simulationen entsprach qualitativ den Versuchsdaten. Durch den Einsatz von STFS-ConFrame konnten all diese großen Datenmengen effizient verarbeitet und visualisiert werden, was die tiefgehende Bewertung der Verbrennungskonzepte erheblich beschleunigte.

Eigene Beiträge:

Ich war für alle Aspekte des Projekts verantwortlich – von der Entwicklung des STFS-ConFrame-Softwaresystems (Konzeption und Python-Implementierung sämtlicher Module) über die Einrichtung und Durchführung der Simulationen bis hin zur Auswertung und Validierung der Ergebnisse. Sämtliche Analysen, einschließlich des Vergleichs mit experimentellen Referenzdaten, wurden von mir selbstständig durchgeführt. Diese ganzheitliche Herangehensweise ermöglichte es mir, einen umfassenden Einblick in die Thematik zu gewinnen und sowohl meine Programmier- als auch meine Simulationsexpertise unter Beweis zu stellen.

Bedeutung für Forschung & Praxis:

Das Projekt verbindet wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn mit praktischem Mehrwert. Durch die Simulationen und Modellvergleiche wurden wichtige Erkenntnisse über das Verhalten von Wasserstoffmotoren gewonnen, die künftig bei der Optimierung von Verbrennungsmodellen helfen. Gleichzeitig steht mit STFS-ConFrame ein leistungsfähiges Werkzeug bereit, das weit über diese Arbeit hinaus nützlich ist. In Forschung und industrieller Praxis beschleunigt das Framework die Auswertung von Simulations- und Versuchsdaten erheblich und ermöglicht eine reproduzierbare, automatisierte Analyse – dadurch lassen sich Entwicklungsprozesse effizienter gestalten.

Geeignete Abbildungen aus der Thesis:

Workflow-Diagramm von STFS-ConFrame: Eine schematische Übersicht, die den Gesamtaufbau des Frameworks und die einzelnen Prozessschritte (von der Simulationseinrichtung bis zur Nachverarbeitung) zeigt. So kann auf einen Blick die Funktionsweise des Tools veranschaulicht werden.
Simulationsergebnisse als Diagramm: Beispielsweise ein Plot, der simulierte und experimentell gemessene Zylinderdruckkurven über dem Kurbelwinkel vergleicht, um die Übereinstimmung des Modells mit realen Daten zu demonstrieren. Auch Darstellungen zur zyklischen Variabilität (IMEP-Streuungen, Return-Maps) eignen sich, um die statistische Auswertung zu illustrieren.
3D-Visualisierung: Ein aus der Simulation generiertes Bild, das z.B. die Temperatur- oder Flammenverteilung im Zylinder während der Verbrennung zeigt. Ein solches Bild macht die komplexen Phänomene (etwa die Form der Flammenfront oder Strömungsmuster) greifbar und unterstreicht den praktischen Anwendungsbezug der CFD-Studie.