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Multi-scale modelling and machine learning based simulation of the mechanical behaviour of graphite-resin composites

Stegmüller, Tobias und Abdulhkim, Anas und Ivanov, Dmitrij und Klicic, Adam und Labusch, Matthias (2024) Multi-scale modelling and machine learning based simulation of the mechanical behaviour of graphite-resin composites. In: DPG-Frühlingstagung 2025. Frühjahrstagung der Deutschen Physikalischen Gesellschaft, 2024-03-17 - 2024-03-22, Berlin, Deutschland.

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Kurzfassung

To simulate the mechanical behaviour of a structural component it is important to link the microstructural features and properties of the construction material with its macroscopic shape and the acting forces. To achieve this we developed a multi-scale approach that constitutes of the following steps: First, the microstructure and its properties are collected by CT scans and mechanical tests, which are used to conduct FEM simulations of representative volume elements (RVE) that study the deformation behaviour. The response of the RVE is then homogenised over its volume and the homogenised properties are used for FEM simulations on the macroscopic length scale. Finally, the results of these simulations are used as training data for a machine learning algorithm, which is in the end capable of predicting the mechanical behaviour of structural components. The approach as well as its application to a graphite-resin composite are going to be presented.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/220002/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Multi-scale modelling and machine learning based simulation of the mechanical behaviour of graphite-resin composites
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Stegmüller, Tobiastobias.stegmueller (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Abdulhkim, Anasanas.abdulhkim (at) probaligence.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ivanov, Dmitrijdmitrij.ivanov (at) probaligence.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Klicic, Adamadam.klicic (at) sglcarbon.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Labusch, Matthiasmatthias.labusch (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:März 2024
Erschienen in:DPG-Frühlingstagung 2025
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Machine learning, Finite element method, Mutli-scale modelling, Graphite
Veranstaltungstitel:Frühjahrstagung der Deutschen Physikalischen Gesellschaft
Veranstaltungsort:Berlin, Deutschland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:17 März 2024
Veranstaltungsende:22 März 2024
Veranstalter :Deutsche Physikalische Gesellschaft
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Umweltschonender Antrieb
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L CP - Umweltschonender Antrieb
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Werkstoffe und Herstellverfahren
Standort: Augsburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Test und Simulation für Gasturbinen > Virtuelle Turbine und numerische Methoden
Hinterlegt von: Stegmüller, Tobias
Hinterlegt am:08 Dez 2025 11:06
Letzte Änderung:08 Dez 2025 11:06

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