Data-driven exact model order reduction for computational multiscale methods to predict high-cycle fatigue-damage in short-fiber reinforced plastics
Creators: name: Henkelmann, Nicola
Publisher: name: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Year: 2023

description: Motiviert durch die Entwicklung energieeffizienterer Maschinen und Transportmittel hat der Leichtbau in den letzten Jahren enorm an Wichtigkeit gewonnen. Eine wichtige Klasse der Leichtbaumaterialien sind die faserverstärkten Kunststoffe. In der vorliegenden Arbeit liegt der Fokus auf der Entwicklung und Bereitstellung von Materialmodellen zur Vorhersage des Ermüdungsverhaltens kurzglasfaserverstärkter Thermoplaste. Diese Materialien unterscheiden sich dabei durch ihre Aufschmelzbarkeit und ihrer damit einhergehenden besseren Recyclebarkeit von thermosetbasierten Materialien. Außerdem erlauben die Kurzglasfasern im Gegensatz zu Langfasern eine einfache und zeiteffiziente Herstellung komplexer Komponenten. Ermüdung ist ein wichtiger Versagensmechanismus in solchen Komponenten, insbesondere für Bauteile z.B. in Fahrzeugen, die vibrationsartigen Belastungen ausgesetzt sind. Durch die inherente Anisotropie des Materials sind die experimentelle Charakterisierung und Vorhersage dieses Versagensmechanismus jedoch äußerst zeitintensiv und stellen somit eine wesentliche Herausforderung im Entwicklungsprozess und für die breitere Anwendung solcher Bauteile dar. Daher ist die Entwicklung komplementärer simulativer Methoden von großem Interesse. Im Rahmen dieser Arbeit werden Methoden zur Vorhersage der Ermüdungsschädigung kurzglasfaserverstärkter Werkstoffe im Rahmen einer Multiskalenmethode entwickelt. Die in der Arbeit betrachteten Multiskalenmodelle bieten die Möglichkeit, allein anhand der experimentellen Charakterisierungen der Materialparameter der Konstituenten, d.h. Faser und Matrix, komplexe anisotrope Effekte des Verbundmaterials vorherzusagen. Der experimentelle Aufwand kann dadurch enorm reduziert werden. Dazu werden zunächst Materialmodelle für die Konstituenten des Komposits entwickelt. Mithilfe FFT-basierter rechnergestützter Homogenisierung wird daraus das Materialverhalten des Komposits für verschiedene Mikrostrukturen und Lastfälle vorhergesagt. Die vorberechneten Lastfälle auf Mikrostrukturebene werden mit datengetriebenen Methoden auf die Makroskala übertragen. Das ermöglicht eine effiziente Berechnung von Bauteilen in wenigen Stunden, wohingegen eine entsprechende Berechnung mit geometrischer Auflösung aller einzelnen Fasern der Mikrostruktur auf heutigen Computern viele Jahre dauern würden. Für die Matrix werden unterschiedliche Schädigungsmodelle untersucht. Ihre Vor- und Nachteile werden analysiert. Die Mikrostruktursimulationen geben einen Einblick in den Einfluss verschiedener statistischer Parameter wie Faserlängen und Faservolumengehalt auf das Kompositverhalten. Ein neues Modellordnungsreduktionsverfahren wird entwickelt und zur Simulation des Ermüdungsschädigungsverhaltens auf Bauteilebene angewandt. Weiter werden Modellerweiterungen zur Berücksichtigung des R-Wert-Verhältnisses und viskoelastischer Effekte in der Evolution der Ermüdungsschädigung entwickelt und mit experimentellen Ergebnissen validiert. Das entstandene Simulationsframework erlaubt nach Vorrechnungen auf einer geringen Menge von Mikrostrukturen und Lastfällen eine effiziente Makrosimulation eines Bauteils vorzunehmen. Dabei können Effekte wie Viskoelastizität und R-Wert-Abhängigkeit je nach gewünschter Modellierungstiefe berücksichtigt oder vernachlässigt werden, um immer das effizientste Modell, das alle relevanten Effekte abbildet, nutzen zu können.