Ein kollaborierender Roboter legt eine Materialprobe in die Zugprüfmaschine.

Ein kollaborierender Roboter legt eine Materialprobe in die Zugprüfmaschine. Im Projekt werden weitere Messeinrichtungen wie Kameras für die automatisierte Versuchsdurchführung integriert. Bild: Universität Stuttgart/IFB

| von Götz Fuchslocher

Mit Blick auf die Entwicklung von Leichtbauteilen aus neuartigen Stahllegierungen oder Kunststoffen kommt präzisen und zuverlässigen Simulationsmethoden eine große Bedeutung zu. Die Übertragung vorhandener Materialmodelle auf neue, komplexe Werkstoffe erfordert jedoch viel Erfahrung und Zeit. Um den Prozess zu beschleunigen, wollen die Projektpartner die klassische, modellbasierte Werkstoffbeschreibung durch eine alternative, datengetriebene Materialmodellierung ergänzen oder ersetzen. Statt Gleichungen sollen künftig Methoden des maschinellen Lernens die Modelle trainieren. Auf Seiten der Universität Stuttgart sind die Institute für Flugzeugbau (IFB) und Umformtechnik (IFU) beteiligt.

Das IFB erstellt vorrangig die Prozesskette einer Methodik zur Beschreibung von Kunststoffen mittels Maschinellem Lernen (ML) in der Simulation. Hier fließen Grundlagen wie die klassische Materialcharakterisierung und -modellierung ein. Mit Blick auf die Automatisierung der Prüftechnik werden kollaborative Robotersysteme mit modernster Messtechnik verknüpft und die Daten für das maschinelle Lernen bereitgestellt. Das Institut für Umformtechnik IFU übernimmt den Part mit Blick auf die Metalle und wird deren Umformverhalten zunächst klassisch charakterisieren und modellieren. Anschließend werden simulative Trainingsdaten über das Umformverhalten erhoben, die Schnittstelle zwischen Simulationen und ML-Trainingsalgorithmen validiert sowie neue Charakterisierungsversuche zum Umformverhalten speziell für ML-Modelle konzipiert.

An AIMM beteiligen sich zudem das Ernst-Mach-Institut der Fraunhofer-Gesellschaft sowie das Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik der Technischen Universität Berlin. Auf Industrieseite sind die Mercedes-Benz AG als Konsortialführer sowie die Firmen ElringKlinger, GOM, Renumics und Dynamore beteiligt. AIMM wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWI) mit 2,9 Millionen Euro gefördert - davon geht rund eine Million an die Institute der Universität Stuttgart.

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