Sitzung
MS12-2: Modelle für neue Werkstoffe (Ganzes Minisymposium anzeigen)
Montag, 4. März 2024; 15:50 - 16:50 Uhr in H 1.01 (Audimax I)
15:50
Daten-basierte Materialmodellierung und Simulation von Holztragwerken mit künstlichen neuronalen Netzen
Patrick Weber (Karlsruher Institut für Technologie), Werner Wagner (Karlsruher Institut für Technologie), Steffen Freitag (Karlsruher Institut für Technologie)
Kurzfassung:
Auf Basis biaxial und quer zur Faser beanspruchter Fichtenholzscheiben wird ein künstliches neuronales Netz (KNN) trainiert. Dieses fungiert bei FE-Berechnungen als Materialmodell. Die Qualität des KNN-Materialmodells wird durch physikalische Nebenbedingungen verbessert. Ein Bogenträger im ebenen Spannungszustand dient als Beispiel. Ferner werden die Datenaufbereitung sowie das Steifigkeitsverhalten des KNN-Materialmodells untersucht.
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Daten-basierte Materialmodellierung und Simulation von Holztragwerken mit künstlichen neuronalen Netzen
Patrick Weber (Karlsruher Institut für Technologie), Werner Wagner (Karlsruher Institut für Technologie), Steffen Freitag (Karlsruher Institut für Technologie)
Kurzfassung:
Auf Basis biaxial und quer zur Faser beanspruchter Fichtenholzscheiben wird ein künstliches neuronales Netz (KNN) trainiert. Dieses fungiert bei FE-Berechnungen als Materialmodell. Die Qualität des KNN-Materialmodells wird durch physikalische Nebenbedingungen verbessert. Ein Bogenträger im ebenen Spannungszustand dient als Beispiel. Ferner werden die Datenaufbereitung sowie das Steifigkeitsverhalten des KNN-Materialmodells untersucht.
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16:10
Datenbasierte Parameteridentifikation und Modellierung von superelastischen Formgedächtnislegierungen
Okyay Altay (RWTH Aachen), Niklas Lenzen (RWTH Aachen)
Kurzfassung:
Superelastische Formgedächtnislegierungen gewinnen wegen ihrer einzigartigen Eigenschaften zunehmend an Bedeutung. Insbesondere können sie große Dehnungen ohne verbleibende Verformungen realisieren. In diesem Beitrag werden künstliche neuronale Netze eingesetzt, um Materialparameter aus zyklischen Versuchen zu identifizieren. Des Weiteren werden Operatornetzwerke (DeepONets) verwendet, um die Martensitbildung und Spannungsantwort zu modellieren.
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Datenbasierte Parameteridentifikation und Modellierung von superelastischen Formgedächtnislegierungen
Okyay Altay (RWTH Aachen), Niklas Lenzen (RWTH Aachen)
Kurzfassung:
Superelastische Formgedächtnislegierungen gewinnen wegen ihrer einzigartigen Eigenschaften zunehmend an Bedeutung. Insbesondere können sie große Dehnungen ohne verbleibende Verformungen realisieren. In diesem Beitrag werden künstliche neuronale Netze eingesetzt, um Materialparameter aus zyklischen Versuchen zu identifizieren. Des Weiteren werden Operatornetzwerke (DeepONets) verwendet, um die Martensitbildung und Spannungsantwort zu modellieren.
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16:30
Nanostrukturierte metallische Multilayer zur signifikanten Steigerung der Ermüdungsfestigkeit – eine neue Schweißnahtnachbehandlung
Jakob Brunow (WKC Hamburg GmbH), Niclas Spalek (Technische Universität Hamburg), Fawad Mohammadi (Jörss-Blunck-Ordemann GmbH), Marcus Rutner (Technische Universität Hamburg)
Kurzfassung:
Die Schweißnahtnachbehandlung einer Stumpfnaht mit nanostrukturierten metallischen Multilayern (NMM) erreicht einen Kerbfall 190 mit einer Steigung 6, damit eine Vervielfachung der ursprünglichen Lebensdauer. NMM ist eine Cu/Ni-Beschichtung, die durch Elektrodeposition lokal auf Schweißnaht und Schweißnahtübergang aufgebracht wird. Überlegungen zu den Wirkmechanismen werden diskutiert.
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Nanostrukturierte metallische Multilayer zur signifikanten Steigerung der Ermüdungsfestigkeit – eine neue Schweißnahtnachbehandlung
Jakob Brunow (WKC Hamburg GmbH), Niclas Spalek (Technische Universität Hamburg), Fawad Mohammadi (Jörss-Blunck-Ordemann GmbH), Marcus Rutner (Technische Universität Hamburg)
Kurzfassung:
Die Schweißnahtnachbehandlung einer Stumpfnaht mit nanostrukturierten metallischen Multilayern (NMM) erreicht einen Kerbfall 190 mit einer Steigung 6, damit eine Vervielfachung der ursprünglichen Lebensdauer. NMM ist eine Cu/Ni-Beschichtung, die durch Elektrodeposition lokal auf Schweißnaht und Schweißnahtübergang aufgebracht wird. Überlegungen zu den Wirkmechanismen werden diskutiert.
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