Beschleunigung von Mikrostruktur-Eigenschaftsberechnungen metallischer Werkstoffe durch physikalisch erweiterte Deep Learning Techniken - mit besonderer Anwendung auf nickelbasierte Superlegierungen

• Antragsteller: Dr.-Ing. Tim Brepols; Shahed Rezaei
• Fachliche Zuordnung: Mechanik ; Angewandte Mechanik, Statik und Dynamik
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 561202254

Ziel dieses Projektes ist es, den enormen Rechenaufwand bei der mehrskaligen mechanischen Modellierung von Werkstoffen mit komplexer Mikrostruktur zu reduzieren. Dies wird durch einen neuartigen Ansatz für die Erstellung und das Training von schnellen Surrogaten (d.h. Ersatzmodellen) für Materialmodelle und Solver erreicht. Der neue Ansatz basiert auf fortgeschrittenen Deep Learning Techniken, einem speziellen Zweig des maschinellen Lernens. In allen Schritten der Modellentwicklung wird großer Wert auf die Integration von physikalischen Rand- und Nebenbedingungen sowie Daten aus bereits etablierten und bewährten Methoden gelegt. Dies beinhaltet z.B. die Durchführung von Mehrkomponenten- und Multiphasenfeld-Simulationen sowie von physikalisch basierten Vollfeld-Finite-Elemente-Simulationen, um eine wertvolle Datenbasis für die Beziehungen zwischen der zugrundeliegenden Mikrostruktur und den effektiven Materialeigenschaften zu schaffen. Auf diese Weise - und durch die Nutzung und Weiterentwicklung von Konzepten aus dem Bereich des physikalisch informierten Deep Operator Learning - werden realistische "Struktur-Eigenschafts-Beziehungen" möglich. Der Einsatz schneller Surrogate wird den zukünftigen Designprozess neuer Materialien deutlich verbessern sowie wirtschaftlicher und effizienter gestalten. Dies wird erreicht, indem die Rechenkosten für Vorhersagen und der Speicherbedarf für die Lösung von Gleichungen im Vergleich zum konventionellen Ansatz erheblich reduziert werden. Hinsichtlich des Materials konzentriert sich das Projekt auf eine Nickelbasis-Superlegierung für Hochtemperaturanwendungen. Solche Nickelbasis-Superlegierungen sind in verschiedenen Industriezweigen weit verbreitet und stellen daher relevante Beispiele dar. Die vorgeschlagene Methodik selbst ist jedoch allgemeiner Natur und kann auf beliebige andere heterogene Werkstoffsysteme angewendet werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortlich(e): Professorin Dr.-Ing. Stefanie Reese