Mechanische Eigenschaften granularer Metamaterialien

• Antragsteller: Professor Dr. Thorsten Pöschel
• Fachliche Zuordnung: Mechanische Verfahrenstechnik
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 446317499

Ziel des Projektes ist es, die mechanischen Eigenschaften von granularen Metamaterialien vorherzusagen. Granulare Packungen bestehen aus ungebundenen, makroskopischen, festen Partikeln. Granulare Packungen die aus kugelförmigen, oder nur schwach von der Kugelform abweichenden, aber konvex geformten Teilchen bestehen, wurden bereits intensiv untersucht. Die mechanischen Eigenschaften granularer Packungen werden jedoch maßgeblich durch die lokale Wechselwirkung zwischen den einzelnen Teilchen und damit durch die Geometrie der zugrundeliegenden Teilchen definiert. Somit können durch signifikante Abweichungen von der Kugelform und stark nicht konvexe Teilchengeometrien granulare Packung mit bislang unerforschten mechanische Eigenschaften erzeugt werden. Dies legt eine neue Klasse granularer Materialien nahe, deren mechanische Eigenschaften durch die Wahl der Geometrie der zugrundeliegenden Teilchen eingestellt werden können: granulare Metamaterialien. Erst seit kurzem werden granulare Packung, bestehend aus komplex geformten Teilchen, zum Beispiel als Baumaterialien untersucht. Aufgrund der durch die Partikelgeometrie eingeführten Komplexität des Problems, sind allgemeingültige Konstitutivgesetze, die die Form der einzelnen Partikel und die makromechanischen Eigenschaften der granularer Packung in Relation setzen, aktuell nicht realisierbar. In diesem Projekt behandeln wir das Problem daher zunächst mit Hilfe von umfangreichen, anhand von Experimenten validierten numerischen Simulationen. Die dazu benötigten Experimente werden für ausgewählte Teilchenmodelle und Lastfälle (Scherung und Kompression) durchgeführt. Um die Simulationsmethoden zu kalibrieren, werden die granularen Packungen mit Hilfe von tomographischen Verfahren erfasst. Aus den Tomographiedaten werden durch Segmentierung der einzelnen, kompliziert geformten Teilchen anschließend die Struktur, die Topologie und das Kontaktnetzwerk der granularen Packungen ermittelt. Die verifizierten Simulationswerkzeuge werden dann zur Massenproduktion von Daten für eine große Bandbreite an Teilchengeometrien verwendet. Mit den so gewonnenen Daten können letzlich künstliche neuronale Netze darauf trainiert werden, die mechanischen Eigenschaften von granularen Metamaterialien basierend auf der Geometrie der zugrundeliegenden Teilchen vorherzusagen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Frankreich
• Partnerorganisation: Agence Nationale de la Recherche / The French National Research Agency
• Mitverantwortlich: Dr. Patric Müller
• Kooperationspartner: Dr. Jonathan Barés