KI-Methoden zur Vorhersage von Spannungskonzentrationen in faserverstärkten Verbundwerkstoffen

Titel: KI-Methoden zur Vorhersage von Spannungskonzentrationen in faserverstärkten Verbundwerkstoffen

Projektdauer: März 2023 – Juli 2024

Forschungsbereich: Ingenieurwesen und Betriebswirtschaft

Kohlenstofffaserverstärkte Kunststoffe (CFK) gehören aufgrund ihres geringen Gewichts und ihrer hohen Tragfähigkeit zu den am weitesten verbreiteten Werkstoffen in vielen Anwendungsbereichen. Obwohl sie ein hohes Festigkeits-Gewichts-Verhältnis aufweisen, werden aufgrund von Nutzungsanforderungen wie elektrischer Verkabelung und Kraftstoffleitungen Kerben in sie eingebracht, was zu lokal hohen Spannungs-Dehnungs-Werten mit steilen Gradienten führt. Im Laufe der Jahre wurden umfangreiche Forschungen an Verbundwerkstoffen mit verschiedenen Kerben und Störungen durchgeführt, und am ILK wurde ein analytisches Werkzeug entwickelt. In dieser Arbeit wird ein künstliches neuronales Netz (ANN) entwickelt, um die Dehnungswerte eines unidirektionalen kohlenstofffaserverstärkten Polymers vorherzusagen. Dadurch fungiert es als Black Box, die an einen Drittanwender weitergegeben werden kann, ohne dass das analytische Werkzeug offengelegt werden muss. Für das entwickelte ANN-Multi-Regressionsmodell werden die erhaltenen Vorhersagen mit den analytischen Werten verglichen, und die Modellgrenzen werden in diesem Projekt diskutiert.

Ziele

Dieses Forschungsprojekt zielt darauf ab, ein künstliches neuronales Netz (ANN) zu entwickeln, bei dem es sich um ein Multi-Regressionsmodell handelt, das dem Anwender ermöglicht, die Dehnungswerte eines mehrschichtigen kohlenstofffaserverstärkten Verbundwerkstoffs (CFK) aus einzelnen unidirektional verstärkten Laminaten unter Zugbelastung mit einer Kerbe in der Mitte des Verbunds vorherzusagen. Für das Training werden die erforderlichen Daten mithilfe der internen analytischen Software DEKEB des ILK bereitgestellt, die zur Berechnung der Spannungs-Dehnungs-Verschiebungsfelder von gekerbten mehrschichtigen Verbundwerkstoffen dient.

Problemstellung

Am ILK wurden erhebliche Anstrengungen unternommen, um die analytische Software DEKEB zur Spannungs-Konzentrationsanalyse von gekerbten mehrschichtigen Verbundwerkstoffen zu entwickeln. Das Projekt ermöglicht es den Forschenden nun, die entwickelten Berechnungsmethoden implizit an Dritte weiterzugeben, ohne das entwickelte DEKEB-Programm explizit offenzulegen.

Praktisches Beispiel

• Proof of Concept

Technologie

• Analytisches Berechnungsprogramm DEKEB zur Bereitstellung der Trainingsdaten
• Künstliches neuronales Netz für Regression

Ausblick

• Hinzufügen unterschiedlicher Mengen und Arten von Lasten, z. B. Scherung, Druck oder kombinierte Lasten
• Einbeziehung elliptischer Kerben in verschiedenen Winkeln
• Berücksichtigung von Verbundwerkstoffen mit unterschiedlichen Winkeln und verschiedenen Laminataufbauten

Publikationen

Pamarthi, R. AI methods for the prediction of stress concentrations in fiber reinforced composites. CMS-Forschungsprojekt, TU Dresden 2023

Team

Leitung

• Prof. Dr. Maik Gude

Teammitglieder

• Rajesh Pamarthi
• Dr. Bernd Grüber

Partner

Institut für Leichtbau und Kunststofftechnik – Technische Universität Dresden (TUD)