Beschreibung des Ermüdungsverhaltens gewebeverstärkter Faser-Kunststoff-Verbunde unter kombinierter interlaminarer Schub- und out-of-plane Druckbeanspruchung
Leichtbau, Textiltechnik
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Forschungsgegenstand des Vorhabens war die experimentelle Untersuchung des Ermüdungsverhaltens gewebeverstärkter Faser-Kunststoff-Verbunde (FKV) mit duroplastischer Matrix unter kombinierter interlaminarer Schub- und out-of-plane-Druckbeanspruchung. Aufbauend darauf wurden Modelle entwickelt, die künftig eine schadenstolerante Auslegung von FKV-Komponenten unter Berücksichtigung der Gewebelagenarchitektur in hochbelasteten Primärstrukturen (z. B. Fan Blades, Profilwellen, Flugzeugrümpfe) ermöglichen. Im Fokus stand das interlaminare Risswachstum in Abhängigkeit von konstanter out-of-plane-Druckbelastung und Gewebestruktur. Hierzu wurde eine gemeinsam entwickelte biaxiale Prüfmethode weiter optimiert. Es wurden Methoden zur experimentellen Bestimmung bruchmechanischer Kennwerte wie Delaminationslänge und Spannungsintensitätsfaktoren eingesetzt. Ergänzend kamen Algorithmen der Bildverarbeitung (machine learning (ML)) sowie die Methode des virtuellen Zwillings zur Anwendung. Unter Annahme der linear-elastischen Bruchmechanik wurden aus den zyklischen Versuchen Energiefreisetzungsraten in Abhängigkeit von Gewebeverstärkung und Belastungskombination abgeleitet. Neben der neuen biaxialen Prüfmethode (Instron 8800) wurden Standardverfahren wie Double-Cantilever-Beam und End-Notched-Flexture zur Charakterisierung ohne Drucküberlagerung genutzt. Verbesserte CT-Analysen ermöglichten eine detaillierte Erfassung der Gewebearchitektur dreier ausgewählter Leinwandgewebe. Diese Daten flossen in Multiskalensimulationen ein, um den Einfluss der Gewebestruktur auf das Delaminationsverhalten unter Druck zu beschreiben. Der Abgleich mit experimentellen Daten erlaubte die Identifikation und Trennung von Einflussfaktoren wie Risssprünge mithilfe von Korrelationsanalysen. Zur integrativen Auswertung kamen Methoden aus dem ML zum Einsatz – darunter überwachte und nicht-überwachte Verfahren wie Klassifikations-, Regressions- und Clusteringmodelle. Ziel war die Ableitung vorhersagefähiger Risswachstumsgesetze (z. B. Paris-Erdogan) und Wöhlerkurven für die schadenstolerante Auslegung gewebeverstärkter FKV.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Development of a novel testing device for fabric reinforced carbon fibre composites under cyclic biaxial load applications. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 388, 012019.
Wolf, Carl H.; Böcker, Marco; Düreth, Christian; Ackermann, Stephanie; Henkel, Sebastian; Thieme, Mike; Böhm, Robert; Koch, Ilja; Gude, Maik & Biermann, Horst
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Determining the Damage and Failure Behaviour of Textile Reinforced Composites under Combined In-Plane and Out-of-Plane Loading. Materials, 13(21), 4772.
Düreth, Christian; Weck, Daniel; Böhm, Robert; Thieme, Mike; Gude, Maik; Henkel, Sebastian; Wolf, Carl & Biermann, Horst
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Conditional diffusion-based microstructure reconstruction. Materials Today Communications, 35, 105608.
Düreth, Christian; Seibert, Paul; Rücker, Dennis; Handford, Stephanie; Kästner, Markus & Gude, Maik
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Untersuchung des Ermüdungsverhaltens gewebeverstärkter Faser-Kunststoff-Verbunde. In 55. Tagung des Arbeitskreises Bruchmechanik und Bauteilsicherheit, pages 65–72. Deutscher Verband für Materialforschung und – prüfung e.V., 2023
C. H. Wolf, S. Henkel & H. Biermann
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Characterization of the fatigue crack growth behavior of fabric-reinforced fiber-plastic composites under interlaminar shear and out-of-plane compressive loading. Procedia Structural Integrity, 66, 26-37.
Wolf, Carl H.; Henkel, Sebastian; Düreth, Christian; Gude, Maik & Biermann, Horst
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Untersuchung eines örtlichen Messkonzepts zur Beschreibung des Ermüdungsverhaltens gewebeverstärkter Faser- Kunststoff-Verbunde. In 56. Tagung des DVM-Arbeitskreises Bruchmechanik und Bauteilsicherheit – Tagung 2024. Deutscher Verband für Materialforschung und –prüfung e.V., 2024
C. H. Wolf, S. Henkel, C. Düreth, M. Gude & H. Biermann
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Torch3Dseg - Dataset [Data set]
Düreth, C.
