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Forschung

C03 Modellreduktion und Formalisierung zur Effizienzsteigerung integrativer Simulationsketten

Projektbereich

C03

Projektleitung

Christian Hopmann

Kooperationsprojekte

A02 A03 A05 B01 B03 B05 C01 C02 C04 C06 Z01
C03 Modellreduktion und Formalisierung zur Effizienzsteigerung integrativer Simulationsketten
Kurzbeschreibung
Das DediGrad Teilprojekt C03 entwickelt Methoden der Modellreduktion und Formalisierung, um die Vielfalt möglicher Material-Morphologie-Kombinationen in gradierten Werkstoffen effizient für Simulations- und Optimierungsaufgaben nutzbar zu machen. Hierfür werden heterogene Datenquellen – aus Literatur, analytischen Ansätzen, numerischen Simulationen und Datenaugmentation – in einem strukturierten Datenraum zusammengeführt. Ziel ist der Aufbau schneller, belastbarer Vorhersagemodelle für homogenisierte Materialeigenschaften, die den Anforderungen von Bauteil- und Prozessauslegung gerecht werden. Das Teilprojekt schafft damit die methodische Grundlage, komplexe Integrationsketten rechnerisch zu beschleunigen, ohne den physikalischen Bezug der Modelle zu verlieren.
001 Ziele

Datengetriebene Materialmodelle

  • Untersuchung geeigneter schneller Vorhersagemethoden für Bauteil- und Prozessoptimierung
  • Aufbau datengetriebener Modelle für lokale Eigenschaften kontinuierlich gradierter Werkstoffe
  • Klassifikation, Formalisierung und Parametrisierung heterogener Mikrostrukturen
  • Nutzung eines vielfältigen Data Lake aus Literatur-, Analyse- und Simulationsdaten
002 Wissenschaftliche Fragestellungen

Effiziente Eigenschaftsvorhersage

  • Wie können die Materialeigenschaften des breiten kombinatorischen Spektrums möglicher Material- und Morphologiekombinationen schnell und präzise vorhergesagt werden?
  • Wie lassen sich heterogene und multiskalige Mikrostrukturen in geeignete Klassen einteilen und formal beschreiben?
  • Welche Methoden eignen sich am besten, um einen vielfältigen Data Lake für die Vorhersage homogenisierter Materialeigenschaften unter Berücksichtigung von Genauigkeit und Rechenzeit zu nutzen?

Zugehörige Projektmitglieder

  • Prof.

    Christian Hopmann

    Positionen

    stellv. Sprecher Vorstand Teilprojektleitung

    Universität

    Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

    Soziale Netzwerke

    christian.hopmann@ikv.rwth-aachen.de 0000-0003-4343-1508

  • Dr.

    Hakan Celik

    Positionen

    Alumni

    Universität

    Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

    Soziale Netzwerke

    Hakan.Celik@ikv.rwth-aachen.de 0000-0001-6851-7063

  • Martin Giersberg

    Positionen

    Wissenschaftlich Mitarbeitende

    Universität

    Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

    Soziale Netzwerke

    Martin.Giersberg@ikv.rwth-aachen.de 0009-0007-9632-5115

  • Luiz Lise

    Positionen

    Wissenschaftlich Mitarbeitende

    Universität

    Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

    Soziale Netzwerke

    Luiz.MorettoLise@ikv.rwth-aachen.de 0009-0006-8767-9248

Projektbezogene Veröffentlichungen

L. Lise, H. Celik, R. Dahlmann, Ch. Hopmann Machine Learning-Based Stiffness Modelling for the Development of Fibre-Reinforced Thermoplastic Components. In: Institut für Kunststoffverarbeitung (IKV) in Industrie und Handwerk an der RWTH Aachen (Hrsg.): Proceedings of the 33rd International Colloquium Plastics Technology, 2026, ISBN: 978-3-8191-0527-2 – https://www.dedigrad.de/en/publications/machine-learning-based-stiffness-modelling-for-the-development-of-fibre-reinforced-thermoplastic-components-in-institut-fur-kunststoffverarbeitung-ikv-in-industrie-und-handwerk-an-der-rwth-aachen/

Teilprojekte

C03

Mitarbeitende

Luiz Lise Hakan Celik Christian Hopmann

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