Hier finden Sie Beschreibungen zu den einzelnen Forschungsthemen der Fachgruppe.
Für aktuelle Angebote zu einem der Themen aus dem Bereich wenden Sie sich bitte direkt an die zuständigen wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen.
Strukturmechanische Simulationen mit physik-informierten Neuronalen Netzen (PINN)
Für die Auslegung und Optimierung mechanischer Komponenten kommen häufig Finite-Elemente-Simulationen zum Einsatz. Diese sind aufgrund der zu lösenden hochdimensionalen Gleichungssysteme mit einem nicht vermeidbaren Rechenaufwand verbunden. A novel approach using physics-informed neural networks (PINNs), however, even has the potential for real-time capability. The aim is to develop a comprehensive process, from creating a suitable database and building to optimizing such PINNs.
Erfordert Interesse an: Finite-Elemente-Analysen, Künstliche Neuronale Netze, Programmierung in Python
Untersuchungen zum Ermüdungsverhalten an CFK-Proben
Die obige Abbildung zeigt exemplarisch die Auswirkungen auf die Beanspruchung, die sich durch eine Änderung der Schichtreihenfolge bei einem CFK-Schubfeld ergeben. Diese Auswirkungen auf das Ermüdungsverhalten sollen im Rahmen dieser Arbeit untersucht werden. Ziel ist es, Erkenntnisse darüber zu gewinnen, welche Änderungen an der Schichtreihenfolge zu einem vor-teilhaften Ermüdungsverhalten (z. B. hinsichtlich Steifigkeit und Festigkeit) führen. Die gewonnenen Erkenntnisse könnten dazu beitragen, die Lebensdauer und Zuverlässigkeit von CFK-Bauteilen in der Praxis zu verbessern.
Erfordert Interesse an: Maschinelle Lernprozesse, FEM, Python, Matlab
Konstruktion auf Basis von Ergebnissen der Topologieoptimierung
Durch den Einsatz von Topologieoptimierung können leichte und effiziente Konstruktionen entwickelt werden. Um vom Optimierungsergebnis zum fertigen Bauteilmodell zu gelangen, ist eine manuelle CAD-Modellierung notwendig. Dieser Schritt kann äußerst aufwändig sein. Deshalb wird eine Methode zur automatisierten Erzeugung der Konstruktionsgeometrie unter Berücksichtigung von Fertigungs-, Beanspruchungs- und Funktionsgerechtheit entwickelt.
Erfordert Interesse an: Algorithmische Geometrie, CAD-Modellierung, Programmierung
Generierung von Materialkarten für FEM und Materialparameteroptimierung
Die Verwendung zuverlässiger Materialdaten stellt eine wesentliche Grundlage für belastbare FEM-Simulationen dar, jedoch bringt die experimentelle Ermittlung solcher Kennwerte besonders für Crashlastfälle mit hohen Belastungsgeschwindigkeiten viele Herausforderungen an Mess- und Auswertemethoden mit sich. Auf Basis experimenteller Daten werden daher Verfahren entwickelt, mit denen validierte Materialkarten mit vertretbarem Aufwand generiert werden können.
Erfordert Interesse an: Explizite FEM (LS-DYNA), Programmierung, Experiment