Forschung
© Adobe Stock
20.11.2023

KI unterstützt Analyse metallischer Werkstoffe

Für die Eigenschaften metallischer Werkstoffe sind ihre kristallinen Mikrostrukturen entscheidend. Sie beeinflussen maßgeblich die Festigkeit und das Verformungsverhalten. Sogenannte Formgedächtnislegierungen z. B. verändern ihre Form durch temperaturbedingte Änderungen des inneren Kristallaufbaus. „Eine geeignete Mikrostruktur in diesen speziellen Werkstoffen zu schaffen ist eine große technische Herausforderung. Das im Detail mithilfe von Röntgenanalysen zu überprüfen, ist besonders aufwendig“, erklärt Prof. Dr.-Ing. Thomas Niendorf, Leiter des Fachgebiets Metallische Werkstoffe.

Hierfür nutzen die Forscher häufig die Methoden der Röntgendiffraktometrie, bei der ein Detektor die gebeugten Röntgenstrahlen empfängt und eine Software ihre Intensität in einer sogenannten Polfigur darstellt. Die Werkstoffprobe muss gedreht und gekippt werden, bis aus den Messdaten eine Polfigur entsteht. Daran lässt sich rechnerisch ermitteln, in welcher Anordnung und Ausrichtung sich die Kristalle im Metall befinden. Diese Messreihen dauern oft mehrere Tage. „Mit unserem speziell entwickelten Algorithmus sind wir drei Mal schneller“, berichtet David Meier, Informationswissenschaftler vom Helmholtz-Zentrum Berlin und dem Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme der Universität Kassel. Über maschinelles Lernen wurde der Algorithmus so trainiert, dass er aus nur einem kleinen Ausschnitt der realen Messdaten von wenigen Stunden eine vollständige Rekonstruktion der Polfigur erstellt, die sich nur minimal vom Original unterscheidet.

Die Wissenschaftler erstellen Polfiguren von zufälligen Anordnungen von Körnern im Metall mit einer Simulation. An diesen simulierten Abbildern erlernt eine individuell angepasste Deep-Learning-Architektur, aus einem Ausschnitt die vollständige Polfigur zu erzeugen. Dieses „Rekonstruktionsnetzwerk“ kann zu einem kleinen Ausschnitt einer real gemessenen Polfigur die übrigen Bereiche rekonstruieren. Der Vergleich von Rekonstruktion und realen, vollständigen Messergebnissen der Probe zeigt: Das Rekonstruktionsnetzwerk kann mit ausreichender Genauigkeit für das angewandte Beispiel die Probe analysieren. Um aber statistisch zu beweisen, dass die entwickelte Methode in anderen realen Szenarien funktioniert, muss sie in Folgestudien mit weiteren Proben aus unterschiedlichen Materialien evaluiert werden. Sicher erscheint jedoch, dass die Kombination aus moderner Messtechnik und Künstlicher Intelligenz in Zukunft die Forschung und Entwicklung hochleistungsfähiger und langlebiger Werkstoffe unterstützen wird. Die Projektergebnisse wurden veröffentlicht in der Zeitschrift: Scientific Reports: 13, 5410 (2023): doi.org/10.1038/s41598-023-31580-1.

www.uni-kassel.de

Schlagworte

EisenForschungKonstruktionMesseSimulationSoftwareStrahlenWerkstoffe

Verwandte Artikel

30.11.2023

Nach- und Trendbericht zur GIFA und NEWCAST 2023

Grüne Metallindustrien im Fokus der Bright World of Metals.

3-D-Druck 3D-Druck Additive Fertigung Aluminium Binder Design Digitalisierung Druckguss Eisen Eisenguss Energieeffizienz Fertigung Gestaltung GIFA Guss Gussteile Leichtbau Maschinenbau Messe Metallindustrie Nachhaltigkeit Planung Produktion Recycling Schmelzanlagen Schmelzen Stahl Stahlguss Stahlindustrie Turbine Vertrieb Werkstoffe
Mehr erfahren
Induktive Bolzenerwärmungsanlage JuDy – JunkerDynamicHeater
29.11.2023

Umweltfreundliche Wärme ohne Kompromisse

OTTO JUNKER stellt zwei Produkte vor, die die Zukunft der Metallverarbeitung mitgestalten.

Aluminium Automobilindustrie Fertigung Konstruktion Kupfer Metallindustrie Metallverarbeitung Produktion Simulation
Mehr erfahren
Metallische Bauteile im 3D-Drucker
28.11.2023

BAM veröffentlicht Referenzdaten für additiv gefertigte Werkstoffe aus Titan, Nickel und Stahl

Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) hat Referenzdaten zu additiv gefertigten Werkstoffen aus Titan, Nickel und einem nichtrostenden Stahl veröffent...

3-D-Druck Additive Fertigung Eisen Fertigung Forschung Gestaltung Messe Metalllegierungen Produktion Sicherheit Simulation Stahl Turbine Werkstoffe Werkstofftechnik
Mehr erfahren
Mit dem LMM-Verfahren hergestelltes Musterteil mit sehr feinen Wandstrukturen.
GIESSEREI
23.11.2023

Sinterbasiert zu hochpräzisen Klein- und Mikrobauteilen

Während der Feinguss bereits seit vielen Jahren für komplexe metallische Bauteile etabliert ist, hat die AM-Technologie in den letzten Jahren einen beeindruckenden Aufsch...

3-D-Druck Additive Fertigung Aluminium Binder Fertigung Fertigungsverfahren Guss Kupfer Messe Schleifen Schmelzen Strahlen Werkstoffe
Mehr erfahren
22.11.2023

Netto-Null: CO2-Berichterstattung von Unternehmen verbessern

Netto-Null bedeutet für die Unternehmen, dass alle vermeidbaren Emissionen reduziert werden und nicht vermeidbare Restemissionen aus der Atmosphäre entnommen werden müsse...

Lieferkette Messe Produktion
Mehr erfahren