Für die Entwicklung zukünftiger, effizienzoptimierter und emissionsarmer Fahrzeugkonzepte ist der Einsatz zuverlässiger und präziser Simulationsmethoden von fundamentaler Bedeutung. Das Ziel des Forschungsvorhabens Artificial Intelligence for Material Models (AIMM) ist es, die klassische modellbasierte Werkstoffbeschreibung durch eine alternative, datengetriebene Materialmodellierung zu ergänzen beziehungsweise zu ersetzen. Insbesondere vor dem Hintergrund des Einsatzes neuer Werkstoffe, deren Werkstoffverhalten zunehmend komplexer wird, sollen damit die Grenzen konventioneller Materialbeschreibung überwunden werden. In AIMM werden durch eine beschleunigte Beschreibung für CAE-Anwendungen (CAE: computer-assisted engineering) der schnellere Einsatz neuer Werkstoffe, die Entwicklung zugehöriger, neuer Versuchskonzepte zur Erzeugung der notwendigen Trainingsdaten und die Verkürzung der Charakterisierungs- und Modellierungsphase durch Automatisierung der Prozesse im Fokus stehen.

Fraunhofer EMI mit Fokus auf neuartigen Versuchstypen

Das EMI wird in das Projekt seine langjährige Erfahrung in der klassischen Materialcharakterisierung und -modellierung, insbesondere bei hohen Dehnraten, wie sie im Anwendungsfall Automobilcrash auftreten, einbringen. Darüber hinaus wird ein Schwerpunkt des Projekts darauf liegen, diese klassischen Versuchstypen weiterzuentwickeln, um die für das Training der neuartigen Machine-Learning-Modelle notwendigen Daten experimentell effizient ermitteln zu können. Im Rahmen dieses Forschungsvorhabens sollen außerdem die in den letzten Jahren neu am EMI etablierten Themen im Bereich der Datenverarbeitung und -analyse sowie der Datengetriebenen Crashprädiktion vorangetrieben werden.
 

Projektdaten

Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) mit 2,9 Millionen Euro geförderte Forschungsprojekt hat eine Laufzeit von drei Jahren. Neben dem Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut, EMI, sind als Forschungspartner die Universität Stuttgart mit den beiden Instituten für Flugzeugbau und Umformtechnik sowie die Technische Universität Berlin mit ihrem Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik beteiligt. Aufseiten der Industrie sind die Mercedes-Benz AG (Konsortialführer), die ElringKlinger AG, die DYNAmore GmbH, die Renumics GmbH und die GOM GmbH im Konsortium vertreten.
 

Weiterführende Links

Pressemitteilung der DYNAmore GmbH

Pressemitteilung der Universität Stuttgart

Pressemitteilung der ElringKlinger AG