Computational Intelligence für die Mechanik weicher Materialien

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Kevin Linka
• Fachliche Zuordnung: Mechanik
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 533187597

Polymermaterialien sind omnipräsent nicht nur in der Hoch- und Spitzentechnologie, sondern auch in alltäglichen Produkten wie Konsumgütern, Nahrungsmitteln, Kleidung, Medikamenten sowie allen biologischen Organismen. Es ist aktuell immer noch vielfach herausfordernd, das Verhalten weicher Materialien zu modellieren, da diese oft Eigenschaften wie Nichtlinearität, Anisotropie und verschiedene Arten von Inelastizität in einer komplexen Art verbinden. Bereits die deskriptive Modellierung weicher Materialien erfordert daher trotz jahrzehntelanger Forschungsarbeiten immer noch ein erhebliches Maß an Expertenwissen. Eine noch größere Herausforderung ist es in der Regel, vorherzusagen, wie kleine Änderungen in der Mikrostruktur oder dem Herstellungsprozess sich auf das mechanische Verhalten weicher Materialien auswirken. Bislang sind solche Vorhersagen oft nur in sehr beschränktem Umfang und auch dann nur mit erheblichem Expertenwissen möglich. Dieses Projekt zielt darauf ab, physik-informiertes maschinelles Lernen dazu zu nutzen, sowohl die deskriptive wie auch die prädiktive Modellierung weicher Materialien in einem Maß zu automatisieren, das weit über den aktuellen Stand der Technik hinausgeht. Auf diese Weise wird das Projekt eine starke Basis für das zukünftige virtuelle Design neuer weicher Materialien schaffen. Durch die Automatisierung des Arbeitsflusses von der Untersuchung zur Beschreibung zur Vorhersage der mechanischen Eigenschaften weicher Materialien wird das Projekt außerdem Methoden entwickeln, die künftig von Robotern genutzt werden können, um unbekannte komplexe weiche Materialien autonom zu untersuchen und anschließend zu handhaben. Diese Fähigkeit wird für die medizinische und biomechanische Robotik transformativ sein. Dort sind Roboter oft mit der Herausforderung eines von Individuum zu Individuum unterschiedlichen Materialverhaltens des weichen Gewebes konfrontiert, das sie erfassen und handhaben müssen. Um das Potential dieses Projektes für solche künftigen Anwendungen in der medizinischen und biomechanischen Robotik zu veranschaulichen, wird gegen Projektende ein einfacher Demonstrator im Labor entwickelt.

• DFG-Verfahren: Emmy Noether-Nachwuchsgruppen
• Internationaler Bezug: Österreich, USA
• Kooperationspartnerinnen / Kooperationspartner: Professor Dr.-Ing. Gerhard A. Holzapfel; Professor Jay Humphrey, Ph.D.; Professorin Dr.-Ing. Ellen Kuhl