Dabei gelte, dass ein komplexeres Modell nicht automatisch ein besseres Modell ist. Merkle CAE betont, dass gerade bei gekoppelten Multiphysics-Simulationen die fachgerechte Wahl von Randbedingungen, Materialmodellen, Kopplungsmethoden und sinnvollen Vereinfachungen über die Aussagekraft entscheidet. Entscheidend sei nicht maximale Modellkomplexität, sondern ein Modell, dessen Genauigkeit und Grenzen für die konkrete Entwicklungsentscheidung bekannt sind.
Für Entwicklungsabteilungen beschreibt der Simulationsspezialist daraus einen pragmatischen Ansatz. Erstens: Die Entscheidung definieren, die mit der Simulation getroffen werden soll. Zweitens: Die dafür relevanten Unsicherheiten und Einflussgrößen identifizieren. Drittens: Gezielt jene Größen durch Versuche absichern, die das Ergebnis tatsächlich dominieren. Simulation und physischer Test werden damit nicht als Alternativen betrachtet, sondern als iterativer Prozess: Messdaten validieren und verbessern das Modell; das Modell zeigt wiederum, welche Versuche den größten Erkenntnisgewinn liefern. Dieser Abgleich zwischen virtuellem Modell und Realität ist für Merkle CAE ein entscheidender Faktor.
