Weltweit führende NDT-Simulationssoftware, entwickelt vom Commissariat à l'énergie atomique (CEA-List) und vertrieben durch EXTENDE. CIVA simuliert Ultraschall-, Wirbelstrom- und Röntgenprüfungen an komplexen Bauteilen, generiert synthetische Trainingsdaten für KI-Modelle und analysiert reale Prüfdaten. In der Luftfahrt genutzt für Composite-Inspektion, Schweißnahtqualifizierung und Nachweis der Prüfbarkeit neuer Geometrien.
Kosten: Jahreslizenzen auf Anfrage; Einstieg typisch 5.000–15.000 €/Jahr je Modul (Schätzwert, kein öffentlicher Listenpreis). CIVA Education kostenlos für Ausbildungseinrichtungen.
Stärken
- Weltweiter Standard für NDT-Simulation in Luftfahrt und Nuklearindustrie
- Datenscience-Modul: synthetische C-Scan-Daten als Trainingsdaten für ML-Modelle
- Validiert gegen reale Messdaten — in Behördenverfahren anerkannt
- Abdeckt UT, Phased Array, TFM, Wirbelstrom, Radiographie und Thermographie
- FIDEL-2D-Modul für Finite-Differenzen-Simulation komplexer Composite-Geometrien
Einschränkungen
- Steep learning curve — typisch 2–4 Wochen bis erste nutzbare Simulation
- Kein öffentlicher Listenpreis — Angebot je Modulkombination erforderlich
- Keine KI-Auswertung out-of-the-box — ML-Integration erfordert eigene Entwicklung
- Primär englische Dokumentation und Support
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: CIVA Education kostenlos herunterladen — für erste Simulationsübungen und Evaluierung. Die Education-Version enthält UT- und PA-Module ohne Composite-FIDEL.
Schritt 2: Bauteilgeometrie im CIVA-Editor modellieren oder aus CAD importieren. Materialparameter für das spezifische CFK-Laminat (Faserorientierung, Lagen, Harzgehalt) hinterlegen.
Schritt 3: Scansimulation für die geplante Prüfkonfiguration starten und synthetische C-Scans für verschiedene Defektszenarien (Delaminationstiefe, -fläche, -orientierung) exportieren. Dieser Datensatz dient als Trainingsgrundlage für das ML-Modell.
Ein konkretes Beispiel
Ein Hersteller will ein KI-Modell für die Delaminationserkennung in einem neuen CFK-Bauteiltyp trainieren, hat aber nur 15 reale Referenzproben mit bekannten Defekten. Mit CIVA generiert er 2.000 synthetische C-Scans mit variierenden Delaminationsparametern — Tiefe, Fläche, Form. Das ML-Modell wird auf diesen synthetischen Daten vortrainiert (domain randomization) und mit den 15 realen Proben feinabgestimmt. Ergebnis: ein Modell, das auch seltene Schadensbilder korrekt segmentiert.
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Luft- & Raumfahrt
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