Bachelorarbeit, 2019
49 Seiten, Note: 1.0
Diese Bachelorthesis zielt darauf ab, Algorithmen zu entwickeln, die die Zusammensetzung von Thermoplast-Faserverbundwerkstoffen mit vorgegebenen Zugfestigkeit und Elastizitätsmodul automatisch vorhersagen können. Die Arbeit untersucht verschiedene Ansätze, um die Herausforderungen der Materialauswahl und -optimierung zu meistern.
Die Arbeit konzentriert sich auf die Anwendung materialwissenschaftlicher Modelle und Algorithmen zur Vorhersage von Kompositeigenschaften. Sie beinhaltet Themen wie Thermoplast-Faserverbundwerkstoffe, automatisierte Materialauswahl, Konzentrationsaufteilungen, Simulated Annealing, Laufzeitoptimierung und experimentelle Bewertung.
Das sind Kunststoffe (Thermoplaste), die durch eingebettete Fasern (z.B. Glas oder Kohlenstoff) verstärkt werden, um eine deutlich höhere Festigkeit und Steifigkeit zu erreichen.
Die Berechnung erfolgt über Algorithmen, die Parameter wie Faservolumenanteil, Faserlänge, Durchmesser und Winkelverteilung berücksichtigen, um Zielwerte für Festigkeit und E-Modul zu treffen.
Ein Optimierungsverfahren (inspiriert vom Glühprozess in der Metallurgie), das in der Software genutzt wird, um unter einer Vielzahl von möglichen Materialkombinationen die beste Lösung zu finden.
Die manuelle Suche nach der perfekten Mischung erfordert enorme Erfahrung und viele Versuche. Software beschleunigt die Entwicklung „maßgeschneiderter“ Werkstoffe für spezifische Anwendungen erheblich.
Im Mittelpunkt stehen die Zugfestigkeit (Widerstand gegen Zerreißen) und der Elastizitätsmodul (Maß für die Steifigkeit des Materials).
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