Motivation
Eine wesentliche Voraussetzung, um technische Kunststoffkomponenten gewichtsoptimiert und langlebig zu entwickeln, ist die Simulation des mechanischen Bauteilverhaltens. Zuverlässige Simulationsergebnisse erfordern eine präzise Beschreibung des Materialverhaltens für die verwendeten kurzfaserverstärkten Kunststoffe. Insbesondere das Spritzgussverfahren führt zu lokal unterschiedlichen Faserorientierungen im Bauteil, die mit stark richtungsabhängigen Materialeigenschaften (Anisotropie) verbunden sind. In der praktischen Anwendung fehlen häufig das erforderliche Spezialwissen und ausreichende Eingangsdaten. Dadurch bleiben in der Konstruktionsphase oft erhebliche Potenziale des Materials ungenutzt.
Ziele und Vorgehen
Im Projekt anisotroKI werden KI-basierte Methoden entwickelt und eingesetzt, um die komplexe Vorgehensweise zur Erstellung eines optimierten Simulationsmodells durch einen weitgehend automatisierten Arbeitsablauf zu ersetzen. Um die lokalen Eigenschaften, beispielsweise die Faserausrichtung, von spritzgegossenen Probekörpern zu bestimmen, werden bisher aufwändige Simulationen des Herstellungsprozesses durchgeführt. Der Zusammenhang zwischen diesen lokalen Bauteileigenschaften und den mechanischen Kennwerten des Probekörpers wird ermittelt, indem reale Zugversuche an Probekörpern mit entsprechenden Struktursimulationen verglichen werden. Diese Schritte sollen durch ein KI-basiertes Vorhersagemodell ersetzt werden.
Innovationen und Perspektiven
Durch diese Vorgehensweise wird die Hürde überwunden, die bisher durch den erheblichen Aufwand zur Simulation des Bauteilverhaltens, der Herstellung von Prüfkörpern und deren Prüfung bestand. Damit wird der Einsatz moderner Simulationsmethoden auch für Unternehmen mit kleineren Entwicklungsbudgets (KMU) möglich und sinnvoll.