Entwicklung eines datenbasierten Modells zur Vorhersage effektiver mechanischer und thermischer Eigenschaften spritzgegossener teilkristalliner Thermoplaste anhand eines künstlichen neuronalen Netzes (KNN) unter Berücksichtigung der Gefügestruktur

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Christian Hopmann
• Fachliche Zuordnung: Kunststofftechnik
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 426052003

Die Vorhersage der lokalen Bauteileigenschaften teilkristalliner Thermoplaste ist eine wichtige Herausforderung beim Spritzgießen. Um diese Eigenschaften in Abhängigkeit des Prozesses zu bestimmen, werden oft Spritzgießsimulationen eingesetzt. Nicht berücksichtigt wird dabei jedoch die Gefügestruktur des Bauteils Diese inhomogene Gefügestruktur bedingt eine Inhomogenität der lokalen thermischen und damit mechanischen Eigenschaften des spritzgegossenen Bauteils. Deswegen wurde am Institut für Kunststoffverarbeitung (IKV) ein Modell zur Vorhersage der Gefügestruktur entwickelt. In einer Kooperation wurde zusätzlich ein weiteres Modell zur Homogenisierung der entstandenen Gefügestruktur entwickelt, das die effektiven lokalen Eigenschaften simuliert. Derzeit ist die Durchführung der Homogenisierung mit einem hohen Rechenaufwand verbunden, was im Hinblick auf eine Echtzeitvorhersage der Eigenschaften für Anwendungen im Bereich Industrie 4.0 nicht zielführend ist. Deswegen wird im Rahmen dieses beantragten Vorhabens versucht, die Simulationszeit der Homogenisierung durch eine Modellreduktion drastisch zu verringern, ohne dabei die Aussagegüte der Simulation zu verschlechtern. Hierbei werden vorrangig datenbasierte Ansätze auf ihre Anwendbarkeit untersucht.Ziel ist der Aufbau eines datenbasierten Modells, durch das die effektiven mechanischen und thermischen Eigenschaften spritzgegossener teilkristalliner Thermoplaste vorhergesagt werden können. Das Vorhaben gliedert sich in vier Arbeitspakete. Das erste Arbeitspaket besteht darin, Parameter zur Charakterisierung von Gefügestrukturen zu definieren, die als Vergleichsgrößen für die Ähnlichkeitsanalyse herangezogen werden können. Im zweiten Arbeitspaket wird zum einen eine Datenbank aus simulierten Gefügestrukturen mittels der am Institut für Kunststoffverarbeitung (IKV) entwickelten Software SphäroSim aufgebaut. Zum anderen soll eine Datenbank aus synthetischen Strukturen gebildet werden, die im Vergleich zu den simulierten Gefügestrukturen wesentlich zeitsparender generiert werden können. Die synthetischen Strukturen werden anhand eines selbstentwickelten Skripts generiert. Das dritte Arbeitspaket besteht aus zwei Arbeitsschritten. Zuerst soll der Einfluss der definierten Vergleichsgrößen (z. B. Anzahl der Sphärolithe) auf die effektiven Eigenschaften ermittelt werden. So können ungeeignete Vergleichsgrößen aussortiert bzw. neue Vergleichsgrößen definiert werden. Im zweiten Schritt sollen verschiedene neuronale Netze trainiert werden, die die Ähnlichkeitsanalyse durchführen sollen. Um die Gültigkeit des Modells zu gewährleisten, soll dieses im letzten Arbeitspaket validiert werden. Dafür wird ein Vergleich der Ergebnisse der neuronalen Netze mit den Ergebnissen des ursprünglichen Modells angestrebt, welches die effektiven Eigenschaften auf Basis einer Homogenisierung der Gefügestruktur berechnet.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen