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Projekt
Ein stochastischer Ansatz zur Modellierung von Schädigungen in Zinkdruckguss
Antragstellerin
Professorin Dr.-Ing. Kerstin Weinberg
Fachliche Zuordnung
Mechanik
Konstruktion, Maschinenelemente, Produktentwicklung
Konstruktion, Maschinenelemente, Produktentwicklung
Förderung
Förderung von 2016 bis 2020
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 312867041
Ziel dieses Forschungsprojektes ist es, eine Methode zur Vorhersage des Einflusses von Materialschädigungen und mechanischen Belastungen auf die Lebensdauer eines typischen Industriebauteils zu entwickeln. Exemplarisch konzentrieren wir uns auf Fensterscharniere aus Zinkdruckguss (ZAMAK). Neue Konstruktionen, beispielsweise für große Glasfassaden und verdeckte Scharniere, setzen die Ausfallsicherheit dieser Bauteile über einen langen Zeitraum voraus. In der ersten Förderperiode fokussierten wir uns auf die Mikrostruktur des Materials und untersuchten die Entwicklung der zufälligen Defektverteilung unter deterministischen Belastungen. In der avisierten zweiten Förderperiode wollen wir die Strukturantwort des Bauteils unter unscharfen Defektverteilungen und Lastfällen untersuchen.Trotz der weit verbreiteten Nutzung sind nur wenige verlässliche Daten im Hinblick auf das langfristige Verhalten von ZAMAK-Komponenten verfügbar. Die sehr guten mechanischen Eigenschaften vermindern sich im Laufe der Zeit. Dies motiviert uns, den Verlust von mechanischer Festigkeit in ZAMAK als ein Resultat von unscharfen Defektenverteilungen und Lastfällen zu untersuchen. Besonders das gewaltsame Schliessen des Fensters unter bestimmten Umständen und die daraus resultierenden Spannungsspitzen unter unsicheren Eingangsparametern werden in diesem Projekt betrachtet. Um dies zu berechnen werden wir einen Multi-Fidelity-Ansatz benutzen. Die Idee eines Multi-Fidelity-Modells ist es,zunächst ein einfaches und ungenaues Modell zu definieren. Der Hauptanteil an stochastischen Simulationen wird dann auf diesem rechengünstigem Näherungsmodell durchgeführt. Um die Diskrepanz zum genauen Modell auszugleichen, wird eine Bayessche Regression auf einer Trainingsstichprobe durchgeführt. Damit ist es möglich, die Versagenswahrscheinlichkeiten des genauen Modells auszurechnen.Zusammenfassend halten wir fest, dass die unscharfen Materialeigenschaften, Umwelteinflüsse und Störungen im Herstellungsprozess kombiniert mit unscharfen Lastzuständen grosse Schwankungen in der Maximalbelastung und Lebenserwartung hervorrufen. Als Resultat dieses Forschungsprojekts soll der Verlust der mechanischen Festigkeit und die Grenzlast von ZAMAK-Komponenten vorhergesagt werden. Vorhergesagt bedeutet hier, dass aus unscharfen Daten und Informationen Versagenswahrscheinlichkeiten oder Fehlerintervalle bestimmt werden.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
