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Digitale Werkstoffe und Prozesse

Die Digitalisierung von Fertigungsprozessen beinhaltet die Digitalisierung der Materialdaten. Die LKR Leichtmetallkompetenzzentrum Ranshofen GmbH hat in den letzten Jahren kontinuierlich einen Prozess zur Digitalisierung von Werkstoffinformationen vorangetrieben. Ziel ist die Entwicklung datengetriebener Modelle zur Vorhersage von Prozess-Struktur-Eigenschafts-Beziehungen. Die Verbesserung der Produktqualität und die Reduzierung teurer Versuche eines der Hauptziele sowohl von Großunternehme als auch kleinerer halbindustrieller Produktionsbereiche. In einem ersten Schritt wird beim LKR der Schwerpunkt auf Umformprozesse sowohl im Labor- als auch im halbindustriellen Maßstab gelegt. Die langfristige Strategie besteht darin, jeden einzelnen Schritt einer Produktionskette ausgehend von den Rohstoffen bis zum fertigen Produkt einzubeziehen und zu verknüpfen.

Beispiele sind die aktuellen Aktivitäten bezüglich der Modellierung des Materialflussverhaltens, die für numerische Prozesssimulationen von entscheidender Bedeutung sind. Zusammen mit nationalen Experten für Datenanalyse entwickelt das LKR Modelle für die Vorhersage der Spannungs-Dehnungs-Kurven mit Hilfe der Algorithmen des maschinellen Lernens. Darüber hinaus liegt der spezifische Fokus auf der Integration von physikalisch-basiertem Wissen in datengetriebene Modellierung und schließlich der Generierung von so genannten Hybridmodelle für die Materialwissenschaft.

Publikationen

  • E. Kabliman, A.H. Kolody, M. Kommenda, G. Kronberger. Prediction of flow curves for aluminum alloys using symbolic regression, AIP Conferences Proceedings 2113 (2019), 180009. doi.org/10.1063/1.5112747