Vorhersage der Verschleißeigenschaften von Polymeren und Verbundwerkstoffen mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Martin Maier, seit 12/2009
• Fachliche Zuordnung: Polymermaterialien
• Förderung: Förderung von 2004 bis 2010
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5420632

Ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) ist ein mathematisches Werkzeug, welches dazu dient, eine Viehzahl komplexer wissenschaftlicher und ingenieurstechnischer Probleme zu simulieren. Seine Leistungsfähigkeit wird - ähnlich wie bei entsprechenden biologischen Systemen - vor allem durch die gegenseitigen Verknüpfungen zwischen künstlichen Neuronen bestimmt. In jüngster Zeit wurde dieser Ansatz auch auf dem Gebiet der polymeren Verbundwerkstoffe eingeführt. Das Hauptziel der hier vorgeschlagenen Forschungsvorhaben ist es, einen ANN-Ansatz zur Vorhersage der Verschleißeigenschaften von Polymeren und Verbundwerkstoffen zu erarbeiten. Insbesondere wird sich das Projekt auf die folgenden Punkte konzentrieren: (i) Methodologisches Zuschneiden des voraussichtlichen Ansatzes für das künstliche neuronale Netzwerk auf ein spezielles Problem zur Vorhersage des Verschleißverhaltens von Polymeren und Verbundwerkstoffen (unter Verwendung existierender, experimenteller Daten); (ii) Analyse der Effizienz des Ansatzes durch die Verwendung neu zu erstellender, experimenteller Datensätze aus Messungen an Verbundwerkstoffen auf Polyphenylensulfidbasis, die mit verschiedenen herkömmlichen Füllstoffen und anorganischen Nanopartikeln verstärkt wurden; (iii) Entwicklung eines speziellen Software-Pakets zur Vorhersage der Verschleißeigenschaften; (iv) Ableitung möglicher Schlüsse aus dem ANN-Ansatz, die zum Verständnis der Mechanismen des Verschleißvorganges beitragen können. Der Erfolg des vorgeschlagenen Forschungsvorhabens soll zu einer Förderung der Anwendung künstlicher neuronaler Netzwerke als praktische Methode für die Vorhersage der Verschleißeigenschaften von Polymeren und Verbundwerkstoffen führen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Ehemaliger Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Alois K. Schlarb, von 4/2008 bis 12/2009