Determinismus statt Black Box.
Der AI Agent rechnet nicht selbst, er erzeugt ein Eingabeskript für den Solver. Jeder Lauf ist deterministisch, reproduzierbar und als Workspace herunterladbar, auch Jahre später.
Zwischen der Frage „Hält das Bauteil?“ und dem Bericht liegen vier klar getrennte Schritte. Jeder hat genau eine Aufgabe, und jeder hinterlässt eine Spur, die sich prüfen lässt.
Übersetzt Bauteil, Material, Lagerung und Lasten aus Alltagssprache in ein vollständiges Setup. Fragt nach, wo Angaben fehlen, und markiert die betroffenen Flächen am Modell.
„Fest eingespannt am Flansch, 2 kN auf die Stirnfläche“ wird zu Randbedingungen an konkreten Flächen.
Eine Simulation wird durch ein Python-Skript beschrieben, das den Solver bedient. Der Agent rechnet nicht, er schreibt. Das Skript ist die vollständige, reproduzierbare Beschreibung dessen, was gerechnet wird.
Material, Netzvorgaben, Lastfälle und Zielgenauigkeit stehen im Klartext, nicht in einer Datenbank.
Der eigenentwickelte FEM-Solver rechnet und verfeinert serverseitig im Container; das Netz liefert der markterprobte Simmetrix-Mesher, fest in den Rechenweg integriert. Gleiche Eingabe, gleiches Ergebnis, auf jeder Maschine.
Eine Konvergenzstudie läuft ohne Zutun, bis die vorgegebene Zielgenauigkeit erreicht ist.
Annahmen, Netzstatistiken, Solver-Einstellungen und Ergebnisse landen in einem Bericht, der für Prüfung und Freigabe im Team gebaut ist. Der komplette Workspace bleibt herunterladbar.
Ein Simulationsexperte sieht auf einen Blick, welche Lagerung angenommen wurde.
Der AI Agent rechnet nicht selbst, er erzeugt ein Eingabeskript für den Solver. Jeder Lauf ist deterministisch, reproduzierbar und als Workspace herunterladbar, auch Jahre später.
Andere setzen Assistenten auf gewachsene Oberflächen. Bei Dr.Q wurde der Solver von Anfang an für die Steuerung durch Agenten gebaut; der AI Agent kennt jede Funktion.
Der Solver erkennt typische Nutzerfehler, prüft Plausibilität und fährt automatische Konvergenzstudien. Annahmen, Netz und Einstellungen stehen im Bericht.
Der Umfang heute, konkret. Die ersten sechs Zeilen sind im Produkt verfügbar; die siebte zeigt, was in Arbeit ist.
Bauteile kommen als STEP-Datei in den Browser. Das automatisierte Meshing erzeugt Volumennetze aus Tetraedern, linear oder quadratisch. Die Netzfeinheit hat drei Modi: physikalisch-adaptiv über die Konvergenzstudie, geometriegetrieben aus den CAD-Merkmalen oder als eigene Größenkarte. Die Netzqualität wird je Element geprüft und automatisch optimiert.
Linear-elastisches, isotropes Materialverhalten, dazu plastisches Verhalten mit isotroper Verfestigung und viskoelastisches Verhalten. Kennwerte sind E-Modul, Querkontraktionszahl, Dichte und die modellspezifischen Parameter, dazu der Wärmeausdehnungskoeffizient. Das integrierte Einheitensystem rechnet Eingaben intern um, so dass N und kN oder mm und m nicht durcheinandergeraten.
Feste Einspannungen und vorgegebene Verschiebungen je Richtung, Normalenlagerung für Symmetrie und Gleitlager, Stabilisierungsfedern für schwach gelagerte Bauteile, jeweils an Flächen des CAD-Modells. Baugruppen rechnen mit Kontakt zwischen den Bauteilen: verklebt, reibungsfrei oder reibungsbehaftet.
Kräfte, Drücke einschließlich Innendruck, Momente, Fernkräfte, Trägheitskräfte (Eigengewicht, Beschleunigung, Fliehkraft), Temperaturlasten sowie Schraubenvorspannung und Niete. Mehrere Lastfälle rechnen auf demselben Netz.
Neben der statischen Strukturanalyse rechnet der Solver drei weitere Lösungsmodi und koppelt sie, wo es fachlich Sinn ergibt.
Verschiebungen als Komponenten und Betrag, Vergleichsspannungen und Dehnungen nach von Mises, Tresca und Rankine, plastische Dehnung, Reaktionskräfte, die Sicherheit gegen die Streckgrenze sowie gegen Beulen und Knicken. Dazu zwei Größen, die sonst selten jemand zeigt: die Elementqualität und der geschätzte Diskretisierungsfehler des Netzes.
Beschrieben wird eine Fähigkeit hier erst, wenn sie produktiv verfügbar und fachlich freigegeben ist. In Arbeit oder in der Freigabe:
Sechs Mechanismen, die im Hintergrund laufen. Keiner davon ist Magie, jeder ist dokumentiert.
study = ConvergenceStudy( geometry_file_path, {0: steel})fixed_bc = DeflectionBc()force_bc = ForceBc()force_bc.force_vector = Vector3( Force.zero(), Force(2000.0, ForceUnit.N), Force.zero())study.boundary_conditions = [ fixed_bc, force_bc]study.questions = [Question( SolutionQuantity.VonMisesStress, Aggregation.Max, relative_error)]Eingabeskript, Beispiel
Der Browser zeigt Modell, Gespräch und Ergebnis. Gerechnet wird serverseitig: jeder Lauf in einem Worker-Container mit der Rechenleistung, die das Modell braucht. Die Hardware richtet sich nach der Simulation, nicht umgekehrt. Keine Installation, kein Lizenzserver, keine Workstation, die nachts durchläuft.
Vier Grundsätze, an denen Entscheidungen im Solver und im Produkt gemessen werden.
Ein schnelles Ergebnis ohne prüfbaren Weg ist kein Ergebnis. Jeder Lauf muss von einem Simulationsexperten nachgerechnet werden können.
Die KI schreibt das Setup, die Physik rechnet der Solver. Gleiche Eingabe, gleiches Ergebnis, ohne Ausnahme.
Dr.Q nimmt dem Simulationsteam die Routine ab, nicht die Verantwortung. Die harten Fälle bleiben bei den Experten, die Freigabe beim Ingenieur.
Kein Ergebnis wird als richtig erklärt. Annahmen, Netz und Konvergenzverlauf stehen im Bericht, damit jede Zahl überprüfbar ist.
Dr.Q rechnet Strukturmechanik für typische Maschinenbau-Komponenten: linear-statisch, mit plastischem Material, großen Verformungen und Kontakt zwischen Bauteilen, dazu Eigenfrequenzen und lineares Beulen. Erweiterungen wie thermische Analysen und Balken-/Schalennetze stehen auf der Roadmap und werden erst beschrieben, wenn sie produktiv verfügbar und fachlich freigegeben sind.
Mehr als 40 Kundenprojekte wurden mit dem eigenen Rechenkern gerechnet.