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Unüberwachtes Maschinelles Lernen an Bruchflächen im Kontext des Kerbschlagbiegeversuchs

Instrumentierte Pendelschlagversuche liefern wertvolle Erkenntnisse über das Bruchverhalten unter schlagartigen Beanspruchungsbedingungen. Jedoch erfordert diese Versuchstechnik zusätzliche Prüfgeräte, Kalibrierungsverfahren und Auswerteverfahren. Ziel dieser Studie ist die Korrelation des Kraft-Weg-Verhaltens mit Bildinformationen in Form von Bruchflächen aus instrumentierten Charpy-Kerbschlagbiegeversuchen mittels Methoden des maschinellen Lernens. Durch den Einsatz von unüberwachten Trainingsmethoden werden die Bruchflächen von vier Stählen klassifiziert und anschließend auf Zusammenhänge zu den Eigenschaften der Kraft-Weg-Kurven hin untersucht. Zusätzlicher Fokus wird dabei auf eine Interpretierbarkeit der Modellentscheidungen gelegt. Die dargestellten Methoden erlauben…

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Instrumentierte Pendelschlagversuche liefern wertvolle Erkenntnisse über das Bruchverhalten unter schlagartigen Beanspruchungsbedingungen. Jedoch erfordert diese Versuchstechnik zusätzliche Prüfgeräte, Kalibrierungsverfahren und Auswerteverfahren. Ziel dieser Studie ist die Korrelation des Kraft-Weg-Verhaltens mit Bildinformationen in Form von Bruchflächen aus instrumentierten Charpy-Kerbschlagbiegeversuchen mittels Methoden des maschinellen Lernens. Durch den Einsatz von unüberwachten Trainingsmethoden werden die Bruchflächen von vier Stählen klassifiziert und anschließend auf Zusammenhänge zu den Eigenschaften der Kraft-Weg-Kurven hin untersucht. Zusätzlicher Fokus wird dabei auf eine Interpretierbarkeit der Modellentscheidungen gelegt. Die dargestellten Methoden erlauben die Unterscheidung von fünf Clustern, denen eindeutige bruchmechanische Eigenschaften zugewiesen werden können.

Artikelnummer
BR-2025-488

Titel
Unüberwachtes Maschinelles Lernen an Bruchflächen im Kontext des Kerbschlagbiegeversuchs
Autor(en)
J. Rosenberger, J. Tlatlik, S. Münstermann
DOI
10.48447/BR-2025-488
Veranstaltung
57. Tagung des DVM-Arbeitskreises Bruchmechanik und Bauteilsicherheit – Tagung 2025
Jahr der Veröffentlichung
2025
Publikationsart
Tagungsmanuskript (PDF)
Sprache
Deutsch
Stichwörter
Machine Learning,Kerbschlagbiegeversuch,Fraktographie