"Ermüdung" in den Materialwissenschaften ist die strukturelle Schädigung eines Materials unter zyklischer Belastung. Das Ermüdungsverhalten eines Werkstücks wird durch zahlreiche Faktoren in komplizierter Weise beeinflusst.

Wir stellen ein mathematisches Data-Mining-Modell auf, in das gemessene statische Material-Parameter des neuen Materials einfließen. Ferner ist eine Datenbank mit statischen un zyklischen Kennwerten bekannter Materialien hinterlegt. Damit soll auf das unbekannte zyklische Verhalten eines neuen Materials geschlossen werden. Unser Modell unterstützt die Entwicklung neuer Materialien mit einer gewünschten zyklischen Belastbarkeit. Es kann verwendet werden, um die Anzahl von teuren praktischen Experimenten zur zyklischen Belastbarkeit zu verringern.

Partner

• Technische Universität Darmstadt
• UC Berkeley

Finanzierung

• Deutsche Forschungsgemeinschaft DFG, Sonderforschungsbereich SFB-666.

Vorträge

1. A Data-Mining Linear Programming Model to Predict Material Fatigue Parameters, Seminar Nichtlineare Optimierung und Inverse Probleme, WIAS, Berlin, 2.11.2010.
2. Mathematische Optimierung bei der Entwicklung spaltwalzfähiger Produkte im DFG Sonderforschungsbereich 666, 3rd Symposium of the Arbeitskreises Metallindustrie und Mathematik (MetMat#3), Bad Honnef, 18.11.2008.
3. A Data-Mining Linear Programming Model to Predict Cyclic Metal Fatigue Parameters, IFORS 2008, Sandton, Südafrika, 15.7.2008.

Veröffentlichungen

1. Chalid el Dsoki, Armin Fügenschuh, Holger Hanselka, Dorit Hochbaum, Irma Hernandez-Magallanes, Erick Moreno-Centeno, Andrea Peter, Das ANSLC-Programm und das SDM im Vergleich, Peter Groche (Ed.), Sonderforschungsbereich 666: Integrale Blechbauweisen höherer Verzweigungsordnung – Entwicklung, Fertigung, Bewertung, Meisenbach Verlag, Bamberg, pp. 97 – 106, 2008.