Datengetriebene Materialmodellierung
D4
Das Projekt D4 – Datengetriebene Materialmodellierung – untersucht, wie präzise und flexible konstitutive Modelle für komplexe Materialien ausschließlich auf Grundlage experimentell messbarer Daten entwickelt werden können.
Der Schwerpunkt liegt auf nichtlinearem Materialverhalten bei großen Deformationen, wie beispielsweise anisotroper Hyperelastizität, bei der die klassische Modellkalibrierung häufig durch restriktive Annahmen und die Notwendigkeit umfangreichen a-priori-Wissens begrenzt ist. Zur Überwindung dieser Einschränkungen verfolgt das Projekt einen konsistenten, zweistufigen datengetriebenen Ansatz: Zunächst wird die datengetriebene Materialidentifikation (DDI) verwendet, um Tupel aus Spannungs- und Verzerrungszuständen aus Verschiebungsfeldmessungen – wie sie beispielsweise durch digitale Bildkorrelation (DIC) erfasst werden – zu bestimmen. Diese Methode ermöglicht es, das Materialverhalten allein aus messbaren Randbedingungen und Deformationsfeldern zu identifizieren, ohne ein vorgegebenes konstitutives Gesetz zugrunde zu legen.
Im zweiten Schritt werden die identifizierten Daten genutzt, um ein physikalisches neuronales Netzwerk (PANN) zu trainieren. Durch die Integration physikalisch motivierter Nebenbedingungen – wie materielle Symmetrie und thermodynamischer Konsistenz – in eine flexible Netzwerkarchitektur erfasst das Modell nicht nur das zugrunde liegende Materialverhalten mit hoher Genauigkeit, sondern ermöglicht auch eine verlässliche Extrapolation für unbekannte, aber physikalisch plausible Deformationszustände.
Zur Bewertung der Robustheit und Generalisierungsfähigkeit dieses Frameworks werden Benchmark-Studien auf Basis synthetischer Daten durchgeführt, die realistische experimentelle Bedingungen nachbilden. Das übergeordnete Ziel ist die Entwicklung einer robusten und vollständig datengetriebenen Alternative zur klassischen Modellkalibrierung – geeignet zur Beschreibung des komplexen Verhaltens heterogener Materialien und zur Unterstützung präziser, anwendungsorientierter Simulationen moderner Metamaterialien.