Fraunhofer ISC, Zentrum für Hochtemperatur-Leichtbau HTL, Bayreuth
Projektcluster DiMaWert
Digitalisierung der Materialentwicklung entlang der Wertschöpfungsketten
Abgeschlossenes Förderprojekt
Motivation
Methoden der künstlichen Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant weiter und wird in immer mehr Bereichen der Technik und Entwicklung eingesetzt. Insbesondere bei lernfähigen Algorithmen wurden durch den Einsatz spezieller neuronaler Netze bereits große Erfolge verzeichnet. Ein etabliertes Arbeitsgebiet der KI ist die Mustererkennung in komplexen Datensätzen. Durch die Weiterentwicklung der Sensorik fallen solche Daten zunehmend bei der Materialentwicklung und -herstellung an. Zahlreiche weitere KI-Methoden stehen für unterschiedliche Aufgaben zur Verfügung.
Zielsetzung
Top-Down-Materialdesign für mehrphasige Keramiken
In diesem Teilprojekt sollte der Nutzen von KI-Methoden auf allen Schritten der Wertschöpfungskette erprobt werden. Unterschiedliche KI-Verfahren sollten exemplarisch in anderen Teilprojekten eingesetzt, mit konventionellen Techniken verglichen und im Erfolgsfall etabliert werden. Unter anderem sollte durch KI-Techniken eine Top-down-Modellierung von Material- und Prozesseigenschaften gemäß vorgegebener Einsatzanforderungen ermöglicht werden. Die Kompetenz der ISC-Mitarbeitenden in Bezug auf den Einsatz von KI-Verfahren sollte deutlich erweitert werden.
Ergebnisse
KI-gestützte Defektbewertung in Keramikbauteilen
- KI-Methoden wurden im Bereich des Materialdesigns und der Materialprüfung erfolgreich umgesetzt. Es wurde ein probabilistisches maschinelles Lernverfahren zum Top-Down-Materialdesign keramischer Kompositmaterialien entwickelt. Damit ist es möglich, bestehende Materialsysteme schnell und gezielt auf geforderte Anforderungen hin anzupassen.
- Im Bereich der Materialprüfung wurden neuronale Netze zur Erkennung von Defekten in Keramikbauteilen und Feuerfeststeinen auf Basis von Computertomografiebildern trainiert. Mittels simulationsbasierter und statistischer Methoden können so die Auswirkungen einzelner Defekte auf die Lebensdauer zuverlässig abgeschätzt werden.
- Schließlich wurden verschiedene digitale Werkzeuge zur Softwareentwicklung eingeführt, dank derer sich die Umsetzung neuer Methoden und kunden-spezifischer Anwendungen zukünftig effizienter gestaltet.