Was ist computergestütztes Engineering?

Computergestütztes Engineering (Computer-aided engineering, CAE) ist eine Teildisziplin des Ingenieurwesens, bei der Software-Tools verwendet werden, um Produktdesigns digital zu simulieren und zu optimieren. CAE wird branchenübergreifend eingesetzt, um Fehleranalysen zu unterstützen, die Leistung zu verbessern, Entwicklungskosten zu senken, Konstruktionszyklen zu verkürzen und Ingenieur*innen einen Einblick in die Leistung ihres Produkts zu geben.

Ursprünglich in der Luft- und Raumfahrtindustrie entwickelt, haben sich CAE-Tools zu einem integralen Bestandteil des Konstruktionsprozesses entwickelt und sind oft weit vor der Verfügbarkeit physischer Prototypen maßgeblich für Produktentwicklungsentscheidungen. Die Fähigkeit, praxisnahe Szenarien virtuell zu testen, kritische Konstruktionsfragen zu beantworten und Funktionen und Leistung frühzeitig im Konstruktionsprozess zu validieren, macht die Investition in CAE-Tools und -Fähigkeiten zu einer der rentabelsten Investitionen auf dem Entwicklungssektor.

CAE-Tools erstellen eine mathematische Darstellung des Verhaltens eines bestimmten Gefüges aus Geometrie, Werkstoffen, Verbindungen und Bedingungen unter angewendeten Lasten. Ziel jeder CAE-Simulation ist es, bekannte Systemmengen zu definieren und Unbekannte zu berechnen. Sie wird nach Möglichkeit anstelle von physikalischen Tests verwendet oder um die Zahl der Iterationen zu senken, wenn Praxistests erforderlich sind.

Allgemeine Begriffe, die im CAE verwendet werden

Bevor wir uns mit dem dreistufigen Prozess für CAE befassen, gehen wir einige gängige Begriffe noch einmal durch.

• Last: Eine externe Kraft- oder Energieänderung, die auf das digitale Modell wirkt.
• Beschränkung: Ein Eigenschaftswert im Modell, der einen benutzerdefinierten Freiheitsgrad verwendet.
• Randbedingung: Lasten und Beschränkungen, die auf das Modell angewendet werden.
• Verbindungen: Eine Definition, wie physische Werte zwischen jedem Objekt im Modell übertragen werden. Dabei handelt es sich in der Regel um Lasten oder Beschränkungen wie Druck oder Verdrängung.
• Materialeigenschaft: Eine Definition, wie sich ein bestimmtes Material verhält, wenn Randbedingungen darauf angewendet werden. Eigenschaften wie Steifigkeit, Leitfähigkeit und Dichte sind Materialeigenschaften.
• Modell: Eine mathematische Darstellung der bekannten Eigenschaften und ihrer Reaktion auf angewendete Lasten.
• Netz und Vernetzung: Viele CAE-Tools unterteilen die Modelldomäne in diskrete geometrische Bereiche oder Volumen, sogenannte Zellen oder Elemente. Die mathematische Definition dieser Elemente und ihre Konnektivität bilden ein Netz, und die Vernetzung ist der Prozess der Diskretisierung.
• Solver: Bezieht sich auf den Algorithmus, der verwendet wird, um Unbekannte anhand einer Reihe von bekannten Werten zu lösen.
• Ergebnisse: Eine numerische Darstellung der gelösten Unbekannten.

Unabhängig davon, wo CAE angewendet wird, führen die Praktiker in der Regel drei Schritte durch: Vorverarbeitung, Lösung und Nachverarbeitung. Die Komplexität jedes Schritts variiert je nach den physikalischen Verhältnissen, der erforderlichen Genauigkeit, der Komplexität des Produkts und der Komplexität der Betriebsumgebung, die im digitalen Modell erfasst wird. Darüber hinaus richtet sich der Prozess immer danach, welche Informationen die Ingenieur*innen aus der Simulation sammeln möchte.

Im Folgenden sind die drei Standardschritte aufgeführt.

Vorverarbeitung: Beschreiben des Problems

Die Vorverarbeitung ist der erste und wichtigste Schritt im CAE-Workflow. Hier dokumentieren Ingenieur*innen bekannte Werte, verwenden die CAE-Software zur Diskretisierung der Geometrie und erfassen alle erforderlichen Daten in einer Datenbank. In der Regel beginnt die Modellerstellung damit, die Geometrie oder Komponenten im System zu übernehmen und die Geometrie zu diskretisieren oder zu vernetzen. Benutzer:innen müssen dann Beschränkungen anwenden, die bestimmte physikalische Werte sowie die Lasten definieren, die auf die Geometrie wirken. Sie müssen außerdem die Eigenschaften jedes verwendeten Materials, die Verbindungen zwischen Komponenten und die Veränderung der Randbedingungen im Laufe der Zeit angeben. Die letzte Aufgabe für Ingenieur*innen, die eine CAE-Simulation durchführen, besteht darin, anzugeben, wie das mathematische Problem gelöst werden soll, indem die Eingaben und Variablen angegeben werden, die der Solver für seine Aufgabe benötigt.

Die Vorverarbeitung ist wichtig, da der Solver die Ausgaben des Problems berechnet. Sind die Eingaben falsch, spiegeln die Ausgaben nicht die tatsächliche Situation wider. Ein klassischer Fall von "Garbage-in-Garbage-out" (GIGO). Es ist außerdem wichtig zu wissen, dass Automatisierung und enge Verbindungen zu CAD-Geometriewerkzeugen (Computer-Aided Design) die Genauigkeit der Vorverarbeitung beschleunigen und erhöhen.

Lösen: Erstellung und Lösung eines mathematischen Modells

Die eigentliche Verarbeitung der mathematischen Darstellung, die während der Vorverarbeitung von der Software erstellt wurde, wird als Lösen bezeichnet. Zunächst konvertiert der Solver die mathematische Definition in einen Satz von Gleichungen, normalerweise partielle Differentialgleichungen, mit bekannten und unbekannten Werten. Anschließend werden numerische Methoden verwendet, um eine große Menge von Gleichungen für unbekannte Werte zu lösen. Obwohl Software verwendet wird, um Unbekannte zu lösen, können einige Algorithmen große Mengen an Arbeitsspeicher, Festplattenspeicher und CPU-Kapazität belegen. Der Zugriff auf effiziente Solver-Methoden und High-Performance-Computing-Ressourcen ist bei der Lösung vieler CAE-Modelle wichtig.

Nachverarbeitung: Blick auf die Lösung

Die Ergebnisse des Lösungsschritts werden als Zahlen in einer Datenbank gespeichert. Um diese Werte zu nutzen, müssen sie durch eine CAE-Software in nützliche Darstellungen umgewandelt werden. Einige der häufigsten Ergebnisdarstellungen, die während der Nachverarbeitung erzeugt werden, sind:

• Diagramme
• Geometrie mit Ergebniswerten, die als Farben dargestellt werden
• Ergebnisse in Feldern als Flächen mit einem bestimmten Wert
• Bewegung von Flüssigkeiten als Stromlinien, Feldwerte als Pfeile oder Lichtwege als Strahlen
• Verzerrte Geometrie
• Tabellen
• Computerdateien mit Ergebniswerten und der Koordinatenposition dieser Werte

Darstellungen der Geometrie mit als Farben dargestellten Werten sind die häufigste Art der Ausgabe, die bei der Nachverarbeitung erstellt wird. In den meisten Fällen verwendet man die Nachverarbeitung, um Informationen zur Überprüfung und Validierung von Designs bereitzustellen oder bei der Entscheidungsfindung im Design- oder Fertigungsprozess zu helfen.

Ein wichtiger Teil der CAE besteht darin, das Modell zu modifizieren und neu zu lösen, um zu beurteilen, wie sich diese Änderungen auf die Ergebnisse auswirken. Dies kann mit einem manuellen Workflow oder durch die Automatisierung von Schleifen erfolgen, die als Optimierung bezeichnet werden und in denen die Eingaben mithilfe eines Algorithmus parametrisch variiert werden, der mit den gewünschten Ausgabewerten konvergiert. Moderne CAE-Software umfasst in der Regel Skriptfunktionen, mit denen diese Iterationen automatisiert und gesteuert werden können. Dies geschieht zunehmend mit einer Python-API, wie dem Python-Zugangstool PyAnsys für Ansys-Software in der Familie der CAE-Tools von Ansys.

Technisch gesehen ist CAE jede Art von Simulation, bei der die Verwendung von Computern eine Rolle bei der Berechnung des Verhaltens eines Produkts spielt. Ingenieur*innen können ihre Simulationen nach der Art der Physik, die sie lösen, oder nach dem Typ des verwendeten Solvers klassifizieren.

Arten von CAE nach Physik

• Strukturell und mechanisch:    
  • Strukturanalyse: Durchbiegung und Verformung von Materialien unter statischer Belastung.
  • Dynamische Analyse: Durchbiegung von Materialien unter Belastungen, die sich im Laufe der Zeit ändern, und der natürliche Frequenzgang. Umfasst auch akustische Simulation.
  • Explizite Dynamik: Durchbiegung und Verformung über kurze Zeiträume.
  • Mehrkörperdynamik (Multibody Dynamics, MBD): Verschiebung von Körpern in einem System relativ zueinander, Modellierung der Kinematik, wenn der Impuls nicht berücksichtigt wird.
• Wärme und Flüssigkeiten
  • Thermodynamik: Wärmeerzeugung und Energieübertragung in einem System.
  • Verbrennung und Molekulardynamik: Wärmeerzeugung durch chemische Reaktionen.
  • Wärmeübertragung oder thermische Analyse: Wärmebewegung durch ein System aufgrund von Konvektion, Wärmeleitung und Strahlung.
  • Computational Fluid Dynamics (CFD): Fluidströmung in einem System, löst die Navier-Stokes-Gleichungen.
• Elektronik und Elektromagnetik:
  • Schaltkreissimulation: Strom- und Spannungswerte in elektrischen Systemen.
  • Logik- und RTL-Simulation: Digitale Signale in Schaltkreisen.
  • Niederfrequente Elektromagnetik: Elektromagnetische Felder, bei denen die Wellenlänge viel größer ist als das Objekt.
  • Hochfrequente Elektromagnetik: Elektromagnetische Felder, bei denen die Wellenlänge kleiner ist als das Objekt.
  • Simulation der Signalintegrität: Signale, die zwischen verschiedenen Stromkreisen interagieren.
• Sonstiges:
  • Systemsimulation (1-D): Eine "Block"-Darstellung des Systems, wobei jeder Block eine Komponente im System darstellt.
  • Prozesssimulation: 1D-Simulation jeder Art von Prozess, von der chemischen Verarbeitung bis zur Lieferkette.
  • Technologie-CAD: Physikalischer Betrieb von Transistoren in einem integrierten Schaltkreis (IC).
  • Optische Simulation: Lichtbewegung, einschließlich Brechung, Reflexion, Strahlung und Absorption.
  • Multiphysik: Zwei beliebige Physikfelder in einer Simulation kombiniert. Die häufigsten sind Fluid-Struktur-Wechselwirkung (FSI) und Elektrothermie.

CAE-Arten nach Solver

Verschiedene Physikfelder können mit mehreren Solver-Typen gelöst werden. Beispielsweise können bei Wärmetransfer-Simulationen Finite-Elemente-, Finite-Differenzen- oder Finite-Volumen-Solver verwendet werden, um den Wärmefluss zu berechnen.

Im Folgenden sind die häufigsten Arten von Solvern aufgeführt, auf die sich Ingenieur*innen bei der Erläuterung des CAE-Ansatzes beziehen:

• Finite-Elemente-Analyse (FEA): Berechnet in Elementen mithilfe einer diskretisierten Darstellung der Geometrie unter Verwendung linearer Algebra. Die FEA ist der gängigste Solver-Ansatz beim CAE und wird hauptsächlich für strukturelle, elektromagnetische und thermische Analysen verwendet.
• Finite-Differenzen-Analyse (FDM): Berechnet unbekannte Werte an diskreten Punkten in einem Modell. Sie kommt häufig bei der System-, Schaltkreis- und Prozessmodellierung zum Einsatz und wird für vereinfachte Darstellungen verwendet und kann manchmal in Echtzeit gelöst werden.
• Finites-Volumen-Analyse (FVM): Berechnet unbekannte Werte über kleine Volumina hinweg, wobei Energie oder Masse erhalten bleiben. Dies ist der gängigste Solver-Typ für die CFD.
• Randelementanalyse (BEM): Löst für Felder mit einer diskretisierten Darstellung der Oberfläche der Objekte im System.
• Diskrete-Elemente-Methode (DEM): Berechnet die Position und den Impuls einzelner Partikel. Wird zur Modellierung des Partikelverhaltens für Schüttgüter wie Gestein, Körner oder Pulver verwendet.
• Smoothed-Particle-Hydrodynamics (SPH): Löst Unbekannte in Flüssigkeiten unter Verwendung von Blobs anstelle von Volumina. Effektiv bei Schwappen und Wellen.
• Raytracing: Berechnet Geschwindigkeit, Energie, Reflexion, Brechung und Absorption von Licht und Schall.

Die effektive Nutzung von CAE-Lösungen wird durch die Nutzung von Computern verbessert, um andere Schritte während des gesamten Produktlebenszyklus zu unterstützen, einschließlich Produktentwicklungsprozess, Fertigung und Wartung. Durch einen Digital Engineering-Ansatz profitiert nicht nur jeder Bereich in vielerlei Hinsicht, sondern es können auch Daten leichter zu und von CAE-Tools fließen.

Die gängigsten Formen computergestützter Domänen sind:

• Computer-Aided Design (CAD): Der Einsatz von Software für die Produktentwicklung begann mit der Umstellung von physischen 2D-Zeichnungen auf CAD-Zeichnungen und später auf Volumenkörpermodelle. Der Einsatz von CAD ist seit Jahrzehnten ein De-Facto-Standard. Fast alle CAE-Werkzeuge unterstützen eine enge Kopplung mit CAD-Werkzeugen zum Austausch von Geometrie- und Bemaßungsparametern.
• Electronic Computer-Aided Design (ECAD): Ähnlich wie CAD Bauwesen und Maschinenbau umfasst ECAD eine Reihe von Computersoftware-Tools, die die Produktentwicklung unterstützen und auf die Konfiguration elektrischer Systeme fokussiert sind. ECAD wird für die Produktdefinition verwendet, die von den Transistoren in einem integrierten Schaltkreis bis zum Layout einer mehrschichtigen Leiterplatte (PCB) reicht. Der Begriff Electronic Design Automation (EDA) bezieht sich auf Tools, die Ingenieur*innen bei der Konstruktion, Simulation, Überprüfung und Herstellung von Leiterplatten und integrierten Schaltkreisen unterstützen.
• Computer-Aided Manufacturing (CAM): CAD ist zusätzlich mit Tools gekoppelt, die mithilfe einer CAM-Software bei der Planung und Ausführung der Fertigung unterstützen. CAM-Tools können für alles verwendet werden, von der Programmierung von CNC-Bearbeitungssystemen bis hin zu Robotern und automatisierten Montagelinien.
• Computer-Aided Process Planning (CAPP): Fertigungs- und Prozessingenieur*innen verwenden auch CAPP-Tools, um Prozesse zu planen und zu optimieren, wobei sie manchmal CAE-Tools integrieren, um virtuelle Prototypen von Optionen zu erstellen.

Die einzige Konstante in der CAE-Welt waren bisher konsistente Verbesserungen bei der Funktionalität und Geschwindigkeit, wobei Verbesserungen bei Computerhardware, numerischen Methoden und dem Design der Benutzeroberfläche genutzt wurden. Dieser Trend setzt sich mit dem gleichen Schwerpunkt auf der Verbesserung von Genauigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Solver-Leistung fort.

Hier sind einige Fortschritte zu nennen, die in den kommenden Jahren zu Verbesserungen führen dürften.

Generative künstliche Intelligenz (KI)

CAE-Software verwendet seit Jahrzehnten KI, insbesondere maschinelles Lernen (ML) und Expertensysteme. Aktuelle Forschung beschäftigt sich mit neuronalen Netzwerken und der Integration großer Sprachmodelle in die Benutzererfahrung und die Solver. Benutzer*innen können diese Technologie bereits in der Benutzeroberfläche mit Tools wie Ansys Engineering Copilot während der Vor- und Nachverarbeitung für eine Vielzahl von Ansys-Tools und auf der Solver-Seite mit der KI-Plattform Ansys SimAI für Simulation, der Geometrie-Plattform Ansys GeomAI AI- und der KI-basierten Software Ansys TwinAI für digitale Zwillinge nutzen.

Grafikprozessoren (GPUs)

CAE-Solver profitieren von der gleichen massiven Parallelisierung von Vektoroperationen, die bei der Grafikverarbeitung und dem Training generativer KI-Modelle verwendet werden. Programmierer*innen können lineare Algebra-Algorithmen optimieren und so größere Modelle und schnellere Lösungen ermöglichen.

Miniaturisierung integrierter Schaltkreise und verbessertes Energiemanagement

Dasselbe gilt für Verbesserungen bei CPUs, GPUs und Speicher-ICs. Kleinere Strukturgrößen ermöglichen mehr Transistoren und höhere Taktgeschwindigkeiten, von denen CAE-Tools profitieren. Erwähnenswert ist, dass CAE-Tools für das Design dieser verbesserten Chips von entscheidender Bedeutung sind.

Zunächst schafften CAE-Tools einen Mehrwert in der Luft- und Raumfahrtindustrie. Seitdem hat sich ihre Verwendung jedoch über andere Bereiche hinweg verbreitet. Hier sind einige Branchen, in denen CAE-Workflows Teil des Design-Workflows geworden sind:

• Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (A&D): CAE ist seit den 1970er Jahren ein integraler Bestandteil der Produktentwicklung und des Lebenszyklusmanagements in der Luft- und Raumfahrt und auf dem Verteidigungssektor und bleibt ein wichtiger Bestandteil der Workflows. Seine Nutzung wird durch die hohen Kosten, das geringe Volumen, die schwer zu testenden Umgebungen und die erheblichen Sicherheitsbedenken in der Branche begünstigt.
• Automobilindustrie: Im Laufe der Zeit hat die Automobilindustrie CAE im gleichen Maße wie die A&D eingeführt. Die Nutzung wird durch ebenso bedeutende Sicherheitsbedenken sowie durch die zunehmende Komplexität von Automobilen, starke Wettbewerbskräfte und Kostendruck vorangetrieben.
• Bausektor: Ingenieur*innen, die große Konstruktionen für den Hoch- und Tiefbau bauen, profitieren ebenfalls vom CAE während des gesamten Prozesses. CAE war seit jeher eine Grundlage für die Tragwerksplanung, aber die Nutzung hat mit der Systemsimulation von Gebäuden, Autobahnen, Abwassersystemen und mehr zugenommen. In dieser Branche wurden digitale Zwillinge bereits früh eingesetzt.
• Elektronik: Der moderne integrierte Schaltkreis hätte ohne die Verwendung von CAE-Tools zur Unterstützung und Validierung von Designs nicht entwickelt werden können. Kühlung, Bestückung und Herstellung komplexer Elektroniksysteme sind ebenfalls stark auf Ingenieur*innen angewiesen, die CAE-Software für Design und Optimierung verwenden.
• Stromerzeugung: Eine weitere Gruppe von frühen CAE-Anwender*innen sind die Ingenieur*innen, die Ausrüstung und Anlagen zur Stromerzeugung entwerfen, bauen und warten. Von Dampfturbinen bis hin zu modularen Kernreaktoren wird fast jede Komponente und jedes System virtuell modelliert und getestet.
• Exploration und Abbau bei Bergbau, Öl und Gas: Angesichts hoher Kosten und hoher Erträge nutzen Ingenieur*innen, die sich mit dem Auffinden und Gewinnen natürlicher Ressourcen beschäftigen, Simulationstools, um Lagerstätten zu finden und dann die Maschinen und Systeme zu entwerfen, die zur Gewinnung der Ressource verwendet werden.

Der Wert von CAE-Softwaretools zeigt sich in der überwältigenden Zahl an Auswahlmöglichkeiten, die Ingenieur*innen haben. Bei der Entscheidung, welche Tools verwendet werden sollen, sollten Teams Folgendes berücksichtigen:

• Liefert es die Informationen, die wir für die Produkte benötigen, an denen wir arbeiten?
• Interagiert es nahtlos und mit bidirektionalen Parametern mit meinem CAD?
• Ist es einfach zu erlernen und zu verwenden?
• Verfügt es über nützliche Online-Dokumentation und -Support bzw. bietet es bei Bedarf menschliche Fachunterstützung?
• Gibt es eine große Anzahl von Benutzer*innen, die wir einstellen oder unter Vertrag nehmen können?
• Sind die Solver modern und effizient, und nutzen sie die neuesten Hardwaretechnologien?
• Arbeitet das Entwicklungsteam ständig an neuen und verbesserten Funktionen?
• Unterstützt es Multiphysik?
• Verfügt es über eine robuste Nachverarbeitung, die die Ergebnisse der Lösung schnell in eine nutzbare Form umwandelt?
• Kann unser Team die Vorverarbeitung einfach anpassen oder Aufgaben automatisieren?
• Sind Optimierungen und parametrische Studien von Grund auf integriert?

Die Suite von Ansys, Teil von Synopsys, beantwortet all diese Fragen mit "Ja".

Ein genauerer Blick auf die Top-Produkte zeigt, wie weit CAE-Tools gekommen sind und welchen Wert sie Entwicklungsteams bieten.

CAE im 3D-Design

Die 3D-Produktsimulationssoftware Ansys Discovery ist ein branchenführendes CAE-Tool für Entwicklungsteams, das Hand in Hand mit CAD arbeitet. In einer einzigen intuitiven Benutzeroberfläche bietet es Geometriemodellierung und -änderung, Struktur-, Wärme- und Fluidanalysen sowie Optimierung. Es ist außerdem ein gutes Beispiel dafür, wie GPUs in fortschrittliche Solver integriert werden können, um Ergebnisse nahezu in Echtzeit zu liefern. Zuletzt wurden KI-Tools zur Führung von Benutzer*innen ohne CAE-Fachwissen durch den Simulationsworkflow bereitgestellt. Sobald Ingenieur*innen die Simulation im 3D-Design-Raum abgeschlossen haben, können sie ihre Simulation auf detaillierte physikalische und multiphysikalische Lösungen übertragen. Benutzer*innen der Discovery-Software können beispielsweise auf Top-Produkte wie die Software für strukturelle FEA-Analyse Ansys Mechanical, die Software zur Strömungssimulation Ansys Fluent und die Simulationssoftware für hochfrequente Elektromagnetik Ansys HFSS umstellen.

Eine CFD in der 3D-Produktsimulationssoftware Ansys Discovery, die eine Lösung eines Belüftungssystems nahezu in Echtzeit zeigt

Strukturell, dynamisch und thermisch

Ingenieur*innen auf der ganzen Welt verlassen sich auf die Mechanical-Software als FEA-Arbeitspferd. Obwohl sie hauptsächlich auf die Simulation von Strukturen, Vibrationen und thermischen Situationen ausgerichtet ist, unterstützt sie auch Akustik, Spannung, Bruchmechanik und viele andere Physikfelder. Simulation kann Nichtlinearitäten und Zeitabhängigkeit enthalten, alles in einer offenen, skriptfähigen Plattform mit integrierten Parametern und Optimierungen.

Strömungssimulation

Die Fluent-Software ist der wichtigste Vertreter einer umfassenden und robusten CFD-Plattform, die in zahlreichen Branchen zur Modellierung der Strömungsdynamik verwendet wird. Da die Lösung von CFD-Problemen in der Regel mathematisch anspruchsvoll ist, ist sie auch ein Beispiel für die Nutzung von High Performance Computing (HPC) und GPUs zur Unterstützung größerer, präziserer Modelle.

Hochfrequente Elektromagnetik

Der Industriestandard für CAE in der hochfrequenten Elektromagnetik ist die  HFSS-Software. Von Leiterplatten bis hin zu Antennen im Weltraum haben Ingenieur*innen dieses FEA-basierte Tool eingesetzt, um die Entwicklung von Elektronik- und Kommunikationsprodukten voranzutreiben, die unsere moderne Wirtschaft geprägt haben. Sie ist ein Paradebeispiel für erweiterte Funktionalität, Benutzerfreundlichkeit und effiziente Ausführung.

Thermische Analyse in der Elektronik

Das letzte Beispiel ist, was in der Branche als vertikale Anwendung bezeichnet wird – ein CAE-Tool, das sich auf einen bestimmten Anwendungsfall konzentriert. Die Simulationssoftware Ansys Icepak für Elektronikkühlung ist ein Vor- und Nachbearbeitungstool, das auf dem Fluent-Solver basiert und speziell für die Kühlung von Elektronikgeräten sowie die thermische Simulation und Analyse von Leiterplatten entwickelt wurde.

Zugehörige Ressourcen