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Forschung

C04 Methodische Ableitung von Prozess-Struktur-Eigenschafts-Beziehungen auf der Grundlage hybrider Datenräume

Projektbereich

C04

Projektleitungen

Maik Gude

Georgios Tzortzinis

Kooperationsprojekte

C04 Methodische Ableitung von Prozess-Struktur-Eigenschafts-Beziehungen auf der Grundlage hybrider Datenräume
Kurzbeschreibung
Das DediGrad Teilprojekt C04 entwickelt eine Methodik zur Ableitung von Prozess-Struktur-Eigenschafts-Beziehungen auf Basis hybrider Datenräume, in denen experimentelle, numerische und datengetriebene Informationen zusammengeführt werden. Exemplarisch wird dies am Press-Through-Process untersucht, um Faserorientierung, Defektbildung und geometrische Strukturmerkmale systematisch mit Prozessparametern zu verknüpfen. Das Teilprojekt verbindet Fertigungsstudien, zerstörungsfreie Prüfung, Simulation, maschinelles Lernen und modellbasierte Digitalisierung. Ziel ist es, eine übertragbare Methodik für die Beschreibung und spätere Erweiterung von Prozess-Struktur-Eigenschafts-Ketten bereitzustellen und damit die Grundlage für digitale Entwurfs- und Überwachungssysteme zu schaffen.
001 Ziele

Hybride Datenmodellierung

  • Entwicklung einer Methodik zur Abbildung von Prozess-Struktur-Beziehungen für unterschiedliche Fertigungsprozesse
  • Identifikation und Modellierung der Prozess-Struktur-Beziehungen im Press-Through-Process
  • Aufbau digitaler Umgebungen für die Prozessauslegung und statische Überwachung
  • Schaffung der Grundlage für eine spätere Erweiterung zur vollständigen Prozess-Struktur-Eigenschafts-Kette
002 Wissenschaftliche Fragestellungen

Prozess-Struktur-Beziehungen

  • Welche physikalischen Phänomene müssen im Press-Through-Process modelliert werden, um Faserorientierung und Defekte der entstehenden Struktur zu beschreiben?
  • Wie sollten experimentelle und rechnerische Aufwände sinnvoll verteilt werden?
  • Wie lassen sich experimentelle und numerische Daten zur Modellierung der Prozess-Struktur-Beziehungen kombinieren?
  • Wie kann der Press-Through-Process digitalisiert werden, um ein tiefes Prozessverständnis zu ermöglichen?

Zugehörige Projektmitglieder

  • Prof.

    Maik Gude

    Positionen

    Teilprojektleitung

    Universität

    TUD Dresden University of Technology

    Soziale Netzwerke

    maik.gude@tu-dresden.de 0000-0003-1370-064X
  • Dr.

    Georgios Tzortzinis

    Positionen

    Teilprojektleitung

    Universität

    TUD Dresden University of Technology

    Soziale Netzwerke

  • Evgenia Madia

    Positionen

    Wissenschaftlich Mitarbeitende

    Universität

    TUD Dresden University of Technology

    Soziale Netzwerke

    evgenia.madia@tu-dresden.de 0000-0002-3103-9640
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