Die Software FEMZIP gewann 2007 den renommierten Joseph-von-Fraunhofer-Preis.  mehr ...

FEMZIP entwickelt sich zum Standard für die Kompression numerischer Simulationsergebnisse. Die vom Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI) entwickelte Software komprimiert die Simulationsergebnisse von Crash-Programmen auf bis zu ein Zehntel ihrer Originalgröße.

Seinen Anwendern bietet FEMZIP wesentliche Vorteile: „Unsere Kunden sparen Kosten für Speicherplatz und können die Auslastung ihrer Netzwerke drastisch senken,“ sagt Clemens-August Thole, Leiter der SCAI-Abteilung Numerische Software. Eine einzige Aufprall-Simulation in der Automobilindustrie belegt oft mehrere Gigabyte Speicherplatz. In einem Jahr kommt ein Fahrzeughersteller auf eine Datenmenge bis zu 100 Terabyte. Die Speicherung und Nutzung dieser großen Datenmengen ist in der Praxis zu einem erheblichen Problem geworden.

Die mit FEMZIP komprimierten Daten können von einer steigenden Anzahl von Postprozessoren direkt eingelesen werden. Ein großer Gewinn hierbei: „Die Einlesezeiten für eine komprimierte PAM-CRASH™-Datei können mit unserem Postprozessor Animator3 enorm verkürzt werden“, berichtet Stefan Hanson, Geschäftsführer der Gesellschaft für numerische Simulation (GNS) in Braunschweig. Sogar eine Verkürzung um über die Hälfte gegenüber der Originaldatei ist möglich, wie jüngst eine Messungen der Volkswagen AG ergab. Dort berechnete man mit dem Programm PAM-CRASH™ ein Automobil-Modell mit 1.031.990 Knoten und erzeugte eine Ergebnisdatei (DSY-Datei), die man dann in Animator3™ einlas. Ein Rechner mit Dual Intel-Xeon-CPU benötigte dazu 34 Sekunden gegenüber 69 Sekunden bei der Original-Datei.

Bislang komprimiert FEMZIP die Aufprall-Simulationsergebnisse der Programme LS-DYNA™ (FEMZIP-L) und PAM-CRASH™ (FEMZIP-P). Es ist jedoch geplant, alle Daten aus FEM(Finite-Element-Methode)-Simulationen komprimieren zu können. Standardkompressionsprogramme wie WINZIP sind zwar gängig und weit verbreitet, für die Kompression von Simulationsdaten sind sie jedoch nicht geeignet. Der Grund dafür ist, dass sie diese großen Datenmengen nur geringfügig reduzieren.