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Digitale Methoden für die Lebensdauerbewertung am Beispiel hochfester Stähle

Hochfeste Stähle werden in vielen strukturellen Anwendungen eingesetzt. Ein wichtiger Aspekt bei der Bauteilauslegung ist der Ermüdungsfestigkeitsnachweis. Die Schwingfestigkeit hängt von einer Vielzahl von Einflussgrößen ab, wie chemische Zusammensetzung, Wärmebehandlung, Oberflä-cheneigenschaften, Belastungsparameter und weitere. Eine rein experimentelle Bestimmung der Schwingfestigkeitskennwerte in der Bauteil-Design-Phase verursacht hohe Kosten. Daher wird unter-sucht, inwieweit mit Machine Learning Methoden Schwingfestigkeitskennwerte mit einer geeigneten Da-tenbasis vorhergesagt werden können. Ontologiebasierte Wissensgraphen können dabei die Prozess-kette bei der Herstellung verschiedener Materialvarianten und deren Einfluss auf die Eigenschaften beschreiben und…

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Hochfeste Stähle werden in vielen strukturellen Anwendungen eingesetzt. Ein wichtiger Aspekt bei der Bauteilauslegung ist der Ermüdungsfestigkeitsnachweis. Die Schwingfestigkeit hängt von einer Vielzahl von Einflussgrößen ab, wie chemische Zusammensetzung, Wärmebehandlung, Oberflä-cheneigenschaften, Belastungsparameter und weitere. Eine rein experimentelle Bestimmung der Schwingfestigkeitskennwerte in der Bauteil-Design-Phase verursacht hohe Kosten. Daher wird unter-sucht, inwieweit mit Machine Learning Methoden Schwingfestigkeitskennwerte mit einer geeigneten Da-tenbasis vorhergesagt werden können. Ontologiebasierte Wissensgraphen können dabei die Prozess-kette bei der Herstellung verschiedener Materialvarianten und deren Einfluss auf die Eigenschaften beschreiben und ermöglichen eine strukturierte Datenablage.

Artikelnummer
WP-2023-165

Titel
Digitale Methoden für die Lebensdauerbewertung am Beispiel hochfester Stähle
Autor(en)
S. Fliegener, J.M. Dominguez, J. Francisco Morgado, H.-U. Kobialka, T. Kraft, M. Luke, J. Rosenberger, J. Tlatlik
DOI
10.48447/WP-2023-165
Veranstaltung
Werkstoffprüfung 2023: Werkstoffe und Bauteile auf dem Prüfstand - Tagung
Jahr der Veröffentlichung
2023
Publikationsart
Tagungsmanuskript (PDF)
Sprache
Deutsch
Stichwörter
Hochfeste Stähle,Ontologie,Wissensgraph,Machine Learning,Schwingfestigkeit