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Autor: Johnny Liu
CEO, Dowway Vehicle

Letzte Aktualisierung: März 2026

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Kurzantwort

CFD-Simulationssoftware für die Automobilindustrie unterstützt Ingenieure bei der Analyse von Luftströmung, Wärmeübertragung und Fluidbewegung in Fahrzeugsystemen mittels numerischer Simulation anstelle von physikalischen Tests. Plattformen wie beispielsweise MXsim CFD Durch die Kombination von Geometriemodellierung, Netzgenerierung, GPU-beschleunigten Solvern und Ergebnisvisualisierung lassen sich Fahrzeugaerodynamik, die Kühlung von Elektrofahrzeugbatterien und der Ansaugluftstrom von Motoren simulieren. Dies hilft Entwicklungsteams, Prototypenkosten zu senken und Entwicklungszyklen zu verkürzen.

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Warum CFD-Simulationen in der modernen Fahrzeugentwicklung wichtig sind

Das Fahrzeugdesign hat sich im letzten Jahrzehnt stark verändert. Ingenieure verlassen sich heute stark auf Simulationen, bevor physische Prototypen gebaut werden.

Mehrere Branchenveränderungen treiben diesen Wandel voran:

• Entwicklung von Elektrofahrzeugen
• Leichtbau-Fahrzeugstrukturen
• intelligente Fahrzeugsysteme
• Druck zur Reduzierung der Entwicklungszeit

In früheren Entwicklungsprozessen wurde die Fluidleistung hauptsächlich durch physikalische Tests gemessen:

• Windkanalversuche
• Prüfung der Kühlleistung
• Luftstromprüfung in Motoren

Diese Tests sind teuer und zeitaufwendig.

Die CFD-Simulation löst Strömungsgleichungen numerisch und prognostiziert, wie Luft oder Kühlmittel durch Fahrzeugkomponenten strömen. Ingenieure können Konstruktionen lange vor der Entwicklung von Prototypen bewerten.

Typische CFD-Anwendungen im Automobilbereich umfassen:

• externe Fahrzeugaerodynamik
• Kabinenbelüftung
• Auslegung des Kühlsystems
• Thermisches Management von EV-Batterien
• Motoransaugluftstrom

Hier kommen Simulationswerkzeuge wie zum Einsatz MXsim CFD wertvoll werden.

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Was ist MXsim CFD?

MXsim CFD ist Teil von MxSim CAE-Simulationsplattform. Es ist für Simulationsabläufe im Ingenieurwesen konzipiert, die komplexes Fluidverhalten beinhalten.

Die Plattform integriert mehrere Phasen des CFD-Workflows in eine einzige Umgebung.

Die Architektur umfasst vier Hauptmodule.

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MxSim CAE Plattformarchitektur

Modul	Funktion
Mx3D	Geometriemodellierung und CAD-Vorbereitung
MxMesh	Netzgenerierung und -verfeinerung
MxSim CFD	Fluidlöser
MxPost	Visualisierung und Ergebnisanalyse

Diese Struktur ermöglicht es Ingenieuren, den gesamten Simulationsablauf abzuschließen, ohne zwischen verschiedenen Softwaretools wechseln zu müssen.

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Mx3D Geometriemodellierung

Das Mx3D-Modul ist für die Geometrievorbereitung zuständig.

Es unterstützt gängige CAD-Formate wie zum Beispiel:

• SCHRITT
• IGES

Das System ist auch mit Geometrien aus typischen CAD-Werkzeugen für die Automobilindustrie kompatibel, darunter:

• CATIA
• Siemens NX (UG)

Vor der Simulation bereinigen die Ingenieure die Geometrie. Typische Vorbereitungsschritte sind:

• Entfernen kleiner Löcher
• unnötige Funktionen löschen
• Oberflächenspalten schließen

Diese Maßnahmen verhindern Probleme bei der Netzgenerierung.

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MxMesh-Netzgenerierungstechnologie

Die Qualität des Netzes hat einen starken Einfluss auf die Genauigkeit der CFD-Simulation.

Der MxMesh-Modul erstellt Rechengitter für den Löser.

Unterstützte Netztypen umfassen:

• Dreiecksflächennetz
• Vierecksflächennetz
• Tetraedrisches Volumennetz
• strukturiertes Hexaedernetz

In Fahrzeugsimulationen sind hybride Netzstrukturen üblich.

Beispiel einer Netzstrategie:

Fahrzeugkomponente	Netztyp
Fahrzeugoberfläche	Vierecksnetz
Strömungsbereich	Tetraedernetz
Kühlkanäle	strukturiertes Netz

MxMesh unterstützt außerdem:

• adaptive Netzverfeinerung
• automatische Knotenverteilungssteuerung
• lokale Anpassung der Maschendichte

Diese Funktionen ermöglichen es Ingenieuren, die Netzfeinheit in wichtigen Bereichen wie beispielsweise folgenden zu verfeinern:

• Fahrzeugkarosserieoberflächen
• Luftkanäle
• Kühlplatten

Der Mesh-Generator verwendet OpenMP-Multithreadingwodurch die Geschwindigkeit der Netzgenerierung um etwa 30 % im Vergleich zu herkömmlichen WerkzeugenDie

Beispielhaftes Leistungsergebnis:

A Hybridgewebe mit 3,79 Millionen Zellen kann in einigen zehn Minuten generiert werden.

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GPU-beschleunigter CFD-Solver

Die Kernkomponente von MXsim CFD ist die GPU-basierter SolverDie

Herkömmliche CFD-Tools basieren üblicherweise auf CPU-Verarbeitung. GPU-Beschleunigung erhöht die Rechengeschwindigkeit.

MXsim CFD verwendet:

• GPU-Befehlssatzoptimierung
• MPI-Parallelrechnen
• vollständige GPU-Verarbeitungspipeline

Zu den Leistungsverbesserungen gehören:

Hardwarekonfiguration	Geschwindigkeit
CPU-Basislinie	1×
Einzelne GPU	etwa 10-mal schneller
Vier GPUs	bis zu 210-mal schneller

Dies ermöglicht Simulationen mit Hunderte Millionen von Maschenzellen Die Fertigstellung erfolgt innerhalb eines realistischen technischen Zeitrahmens.

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Physikalische Modelle, die in der Automobil-CFD unterstützt werden

Für Automobilsimulationen werden mehrere physikalische Modelle benötigt.

MXsim CFD umfasst mehrere Modelle, die häufig in der Ingenieurpraxis verwendet werden.

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Turbulenzmodelle

Zwei Turbulenzmodelle sind weit verbreitet:

• k-ε-Turbulenzmodell
• k-ω-Turbulenzmodell

Diese Modelle simulieren turbulente Luftströmungen um Fahrzeugoberflächen.

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Wärmeübertragungsmodelle

Die Wärmeübertragungsmodellierung umfasst:

• konvektive Wärmeübertragung
• Strahlungswärmeübertragung

Diese Modelle sind wichtig für die Analyse der Kühlung von Elektrofahrzeugbatterien.

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Mehrphasenströmungsmodelle

Der Solver unterstützt auch Mehrphasenströmungssimulationen wie zum Beispiel:

• Flüssigkeitskühlsysteme
• Kühlmittelkanalströmung
• Luft-Flüssigkeits-Wechselwirkung

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Kompressible und inkompressible Strömung

Der Solver kann beide Strömungsregime simulieren.

Durchflussart	Löser
Niedriggeschwindigkeitsströmung	druckbasierter Löser
Hochgeschwindigkeitsströmung	Dichtebasierter Löser

Beispiele:

• Fahrzeugaerodynamik → druckbasierter Löser
• Motoransaugluftstrom → Dichtebasierter Löser

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Typischer Arbeitsablauf für CFD-Simulationen im Automobilbereich

Fahrzeug-CFD-Simulationen umfassen mehrere wichtige Schritte.

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Geometrie-Vorbereitung

Automobil-CAD-Modelle enthalten oft übermäßige Details.

Ingenieure vereinfachen Modelle typischerweise durch:

• Entfernen winziger geometrischer Merkmale
• Behebung von Oberflächenfehlern
• Extraktion von Mittelflächen

Bei symmetrischen Fahrzeugen, ein Halb-Fahrzeugmodell wird häufig verwendet, um die Maschenweite und die Rechenzeit zu reduzieren.

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Netzgenerierung

Unterschiedliche Systeme erfordern unterschiedliche Vernetzungsstrategien.

Beispielkonfigurationen:

Anwendung	Netztyp
Fahrzeugaerodynamik	Hybrid-Mesh
Batteriekühlung	strukturiertes Netz
Motoransaugung	Tetraedernetz

Empfohlene Grenzwerte für die Maschenqualität:

• Schiefe < 0,8
• Seitenverhältnis < 10

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Solver-Konfiguration

Die Randbedingungen sollten den realen Betriebsbedingungen entsprechen.

Gängige CFD-Randbedingungen sind:

• Geschwindigkeitseinlass
• Druckauslass
• Mauerbegrenzung
• Symmetriegrenze
• Fernfeldgrenze

Die Konvergenz einer Simulation wird üblicherweise wie folgt definiert:

Restwert < 1 × 10⁻⁶

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Nachbearbeitung

Die Simulationsergebnisse werden analysiert in MxPostDie

Zu den Visualisierungsergebnissen gehören:

• Geschwindigkeitsstromlinien
• Druckkonturkarten
• Temperaturverteilung
• 2D-Leistungskurven

Ingenieure nutzen diese Ergebnisse, um den Luftwiderstand, die Kühlleistung und den Druckverlust zu bewerten.

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Fallstudie 1: Aerodynamische Simulation eines Pkw

Kurzantwort

Die CFD-Simulation zeigte, dass die Anpassung des Frontgrillwinkels, der Dachwölbung und des Heckspoilers den Luftwiderstand verringerte. Cd 0,32 bis 0,28, wodurch die aerodynamische Effizienz verbessert und die Reichweite von Elektrofahrzeugen erhöht wird.

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Simulationsziel

Ziel war es, die Außenströmung eines kompakten Personenkraftwagens zu bewerten und den Luftwiderstand zu reduzieren.

Geringerer Luftwiderstand verbessert:

• Kraftstoffeffizienz
• Reichweite des Elektrofahrzeugs
• Windgeräuschverhalten

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Simulationsbedingungen

Parameter	Wert
Luftgeschwindigkeit	10 m/s
Temperatur	293 K
Durchflussart	turbulent inkompressibel
Turbulenzmodell	k-ε

Die Simulation verwendete eine Halb-FahrzeugmodellDie

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Mesh-Konfiguration

Netzeigenschaften:

• Hybrid-Mesh
• Oberflächennetzverfeinerung an der Fahrzeugkarosserie
• Tetraedernetz im äußeren Strömungsbereich

Gesamtmaschenweite:

3,79 Millionen Zellen

Mesh-Generierungszeit an RTX 3090 GPU:

≈ 15 Minuten.

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Simulationsergebnisse

Originaldesign:

Cd = 0,32

Nach der Optimierung:

• Grillwinkel
• Dachkrümmung
• Höhe des Heckspoilers

Neues Ergebnis:

Cd = 0,28

Widerstandsreduzierung:

12,5 %

Bei Elektrofahrzeugen kann dies die Reichweite erhöhen um 5–8 %Die

Der Vergleich der Simulation mit Fluent zeigte einen Fehler unterhalb des angegebenen Wertes. 3%Die

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Fallstudie 2: Simulation der Flüssigkeitskühlung von EV-Batterien

Kurzantwort

Die Simulation ergab, dass eine Erweiterung des Kühlkanals von 8 mm bis 10 mm reduzierte maximale Batterietemperatur von 45 °C bis 38 °C und verringerte Temperaturschwankungen zwischen den Zellen.

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Simulationsziel

Ziel war es, die Kühlleistung eines EV-Akkumulators zu analysieren.

Batteriezellen sollten innerhalb 20–40 °C um Sicherheit und Leistungsfähigkeit zu gewährleisten.

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Batteriemodell

Die Packung enthielt:

• 8 Batteriemodule
• Kühlplatten
• Kühlkanäle
• äußeres Gehäuse

Die Kühlplatte verwendete eine Serpentinenförmiger StrömungskanalDie

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Simulationsparameter

Parameter	Wert
Kühlmittel	50%ige Glykollösung
Dichte	1050 kg/m³
Spezifische Wärmekapazität	4200 J/(kg·K)
Einlasstemperatur	25 °C
Kühlmittelgeschwindigkeit	2 m/s
Batterieerwärmung	200 W

Das Gehäuse nutzte natürliche Konvektion mit folgendem Wärmeübergangskoeffizienten:

15 W/(m²·K)Die

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Mesh-Konfiguration

Netztyp:

strukturiertes Hexaedernetz.

Gesamtmaschenweite:

4,8 Millionen Zellen

Zeit für die Netzgenerierung:

≈ 20 Minuten auf einer RTX 3090.

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Simulationsergebnisse

Erster Entwurf:

Maximale Temperatur = 45°C
Temperaturdifferenz = 8°C

Nach den Designänderungen:

• Kühlkanal verbreitert
• zusätzliche Zweige hinzugefügt

Neues Ergebnis:

Maximale Temperatur = 38°C
Temperaturdifferenz = 3°C

Der Simulationsfehler im Vergleich zu den physikalischen Tests lag unter 2°CDie

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Fallstudie 3: Simulation des Motoransaugkanals

Kurzantwort

Durch die Optimierung des Krümmungsradius und des Querschnitts des Einlasskanals wurde der Druckverlust reduziert. 0,18 bis 0,12 und erhöhtem Ansaugluftstrom durch 15%Die

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Simulationsziel

Die Ansaugluftmenge des Motors beeinflusst die Verbrennungseffizienz und den Kraftstoffverbrauch.

Die CFD-Analyse hilft Ingenieuren bei der Verbesserung der Einlasskanalkonstruktion.

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Simulationsaufbau

Parameter	Wert
Temperatur	293 K
Einlassgeschwindigkeit	15 m/s
Auslassdruck	0,8 atm

Randbedingungen:

• Geschwindigkeitseinlass
• Druckauslass
• rutschfeste Wandbegrenzung

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Mesh-Konfiguration

Netztyp:

Tetraedrisches Netz.

Gesamtmaschenweite:

1,2 Millionen Zellen

Zeit für die Netzgenerierung:

≈ 8 Minuten.

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Simulationsergebnisse

Originaldesign:

Druckverlustbeiwert = 0,18

Designänderungen:

• Der Biegeradius wurde erhöht von R50 mm bis R70 mm
• Der Halsbereich vergrößerte sich von 35 cm² bis 40 cm²

Neues Ergebnis:

Druckverlustbeiwert = 0,12

Erhöhung des Luftdurchsatzes:

15%

Verbesserung des Kraftstoffverbrauchs:

3–5 %

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Bewährte Verfahren für die CFD-Simulation im Automobilbereich

Bei der Erstellung von CFD-Modellen befolgen Ingenieure mehrere Richtlinien.

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Geometrie-Vorbereitung

• winzige Löcher entfernen
• Unnötige Details löschen
• Oberflächenlücken reparieren

Diese Maßnahmen verhindern Netzversagen.

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Qualitätskontrolle des Netzes

Empfohlene Grenzwerte:

Metrisch	Limit
Schiefe	<0,8
Seitenverhältnis	<10

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Einrichtung der Randbedingungen

Die Grenzwerte müssen den realen Betriebsbedingungen entsprechen.

Falsche Eingaben können zu irreführenden Simulationsergebnissen führen.

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Solver-Stabilität

Falls der Solver nicht konvergiert, sollten die Ingenieure Folgendes überprüfen:

• Netzqualität
• Randeinstellungen
• Relaxationsparameter

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Hardwareempfehlungen

GPU-Beschleunigung erfordert kompatible Hardware.

Empfohlene GPUs:

• NVIDIA RTX 3090
• NVIDIA RTX 4090

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MXsim CFD im Vergleich zu traditionellen CFD-Tools

Kurze Antwort:

MXsim CFD bietet eine ähnliche Genauigkeit wie Fluent, reduziert aber die Simulationszeit durch GPU-Beschleunigung und senkt die Lizenzkosten.

Zu den Vorteilen von MXsim gehören:

• GPU-beschleunigter Löser
• schnellere Simulationsgeschwindigkeit
• Lokalisierte Schnittstelle
• niedrigere Lizenzkosten
• Automobilsimulationsvorlagen

Die Genauigkeitsunterschiede der Simulation im Vergleich zu Fluent liegen typischerweise unter 3–4 %Die

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Zukunftstrends in der automobilen CFD

Die Tools für Fahrzeugsimulationen entwickeln sich ständig weiter.

Zukünftige Fähigkeiten umfassen:

Multiphysikalische Simulation

• Fluid-Struktur-Kopplung
• thermisch-fluidische Wechselwirkung
• akustische Analyse

Cloud-Simulationsplattformen

MxCloud ermöglicht:

• gemeinsam genutzte Computerressourcen
• Cloudbasierte Simulation
• kollaboratives Engineering

KI-gestütztes Design

Maschinelles Lernen kann dabei helfen:

• Geometrieoptimierung
• Parametererkundung
• automatisierte Designiteration

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Häufig gestellte Fragen zu MXsim CFD

Welche Vorteile bietet MXsim CFD im Vergleich zu ANSYS Fluent?

Kurze Antwort:
MXsim CFD läuft dank GPU-Parallelrechnen schneller und hat geringere Lizenzkosten bei gleichbleibender Simulationsgenauigkeit auf Ingenieursniveau.

MXsim CFD verwendet einen GPU-basierten Solver mit MPI-Parallelarchitektur. Dies ermöglicht Simulationen mit einer Laufzeit von bis zu … 10-mal schneller als CPU-basierte CFD-Software. Es umfasst außerdem lokalisierte Schnittstellen und Vorlagen, die für Arbeitsabläufe in der Automobilentwicklung konzipiert wurden.

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Welche Automobilsimulationen nutzen MXsim CFD?

Kurze Antwort:
MXsim CFD wird häufig für Fahrzeugaerodynamik, Batteriekühlung, Ansaugluftströmungsanalyse und andere thermische Fluidsimulationen verwendet.

Typische Anwendungsgebiete sind:

• Fahrzeug-Außenaerodynamik
• Optimierung des Widerstandsbeiwerts
• Thermisches Management von EV-Batterien
• Kühlplattenkonstruktion
• Motoransaugluftstrom
• Kühlung elektronischer Bauteile

Diese Simulationen reduzieren die Prototypenkosten und verkürzen die Entwicklungszyklen.

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Unterstützt MXsim CFD Mehrphysiksimulationen?

Kurze Antwort:
Ja. Der Solver beinhaltet Turbulenz-, Wärmeübertragungs- und Mehrphasenströmungsmodelle.

Unterstützte physikalische Prinzipien umfassen:

• k-ε-Turbulenzmodell
• k-ω-Turbulenzmodell
• Strahlungswärmeübertragung
• Mehrphasenströmung
• Wärmeübertragung zwischen Fluid und Festkörper
• kompressible und inkompressible Strömung

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Welche Hardware eignet sich am besten für MXsim CFD?

Kurze Antwort:
GPU-Workstations mit Grafikkarten der RTX-Serie bieten eine hohe Leistung.

Empfohlene Hardware umfasst:

• NVIDIA RTX 3090 oder RTX 4090
• ausreichend RAM für große Netzmodelle
• CPU-Ressourcen für die Geometrieverarbeitung

GPU-Workstations können eine mit kleinen HPC-Clustern vergleichbare Leistung erzielen.

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Ist MXsim CFD mit anderen CAD- und CAE-Werkzeugen kompatibel?

Kurze Antwort:
Ja. Die Software unterstützt gängige CAD-Formate und den Netzaustausch mit anderen CFD-Tools.

Unterstützte Formate sind:

• SCHRITT
• IGES
• .msh
• .cas

Das System importiert außerdem Geometrien aus CATIA und Siemens NX.

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Autor

Johnny Liu
CEO, Dowway Vehicle

Johnny Liu arbeitet im Bereich Fahrzeugtechnik und digitaler Simulationstechnologie. Sein Arbeitsschwerpunkt liegt auf simulationsbasierter Fahrzeugentwicklung, aerodynamischer Optimierung und CAE-gestützten Konstruktionsmethoden, die in der modernen Automobilforschung und -entwicklung eingesetzt werden.

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Technischer Haftungsausschluss

Dieser Artikel dient als Referenz für Ingenieure und zur technischen Diskussion. Simulationsergebnisse hängen von Modellannahmen, Netzqualität und Randbedingungen ab. Physikalische Tests sind weiterhin wichtig, um Konstruktionsentscheidungen zu validieren.

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