Thermoset state estimation using infrared spectroscopy and predictive analytics Im Vergleich zu klassischen Konstruktionsmaterialien zeigen faserverstärkte Verbundwerkstoffe hohe spezifische Festigkeiten und Steifigkeiten auf. Als Nachteilig müssen hingegen die komplexen Versagensmechanismen und eine hohe Anfälligkeit für unentdeckte Schäden betrachtet werden die bei diesen Werkstoffen beobachtet werden. Während des gesamten Lebenszyklus von Verbundwerkstoffen ist es daher entscheidend den Materialzustand einzuschätzen und verfolgen zu können um ein frühzeitiges Versagen zu verhindern. Aufgrund der hohen Kostensensitivität von Verbundwerkstoffanwendungen ist die Implementierung eines kontinuierlichen Systems zur Bauteilüberwachung in der Regel nicht praktikabel. Vielmehr ist es üblich zerstörungsfreie Prüfungen in regelmäßigen Intervallen auszuführen um die strukturelle Integrität sicherzustellen. Die derzeit verfügbaren zerstörungsfreie Prüfmethoden reichen jedoch nicht aus um alle möglichen Schadensszenarien vollständig abzudecken. In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz zur Bestimmung der Materialeigenschaften der Epoxidharzkomponente mittels Fourier Transformations Infrarotspektroskopie (FTIR) Spektroskopie vorgestellt. Durch die Nachbearbeitung der erfassten molekularen Informationen wird der Materialzustand auf Basis abstrakter Parameter modelliert und die inhärente Materialeigenschaften wie Festigkeit berechnet und vorhergesagt. Zunächst wird anhand von Herstellungsparameter gezeigt dass mithilfe klassischer chemometrischer Methoden und FTIR Messungen das Mischungsverhältnis eines Epoxidharzes schnell und zuverlässig bestimmt werden kann. In einem zweiten Schritt werden Materialänderungen aufgrund mechanischer Belastung beim Kriechen beobachtet und mit Hilfe des abgeleiteten Zustandvectors beschrieben wobei fortschrittliche Verfahren zur Merkmalsextraktion angewendet werden. Schließlich werden Proben analysiert die thermischen Belastungen ausgesetzt wurden wobei gezeigt werden konnte dass die Restfestigkeit ausschließlich durch die Anwendung von FTIR Messungen in Kombination mit Algorithmen des maschinelles Lernen bestimmt werden kann. Weiterhin wird gezeigt dass gleichzeitig auch eine genaue Beschreibung der Historie der Materialdegradation aufgedeckt werden kann. Zusammenfassen wird gezeigt dass eine genaue Vorhersage der mechanischen Eigenschaften sowie der Verarbeitungs und Schädigungsparameter aus FTIR Messungen erfolgen kann und durch die Anwendung von Datenverarbeitungs und maschinellen Lernmethoden eine signifikante Verbesserung der Genauigkeit erzielt werden kann. By design fiber reinforced plastics (FRP) show extraordinary specific strength and stiffness performance when compared to classic structural materials. Unfortunately the extraordinary properties come at the price of complexity in design manufacturing and operation. Most notably manifold failure modes and complicated detectability of inherent damages represent a challenge for composite engineers until now. Throughout the life cycle of composites it is crucial to understand and track the material state in order to prevent premature failure. Due to the high cost sensitivity of the composites sector implementing material health monitoring systems is usually not practical in application. Instead non destructive testing (NDT) methods are usually applied to assure structural integrity and damages within allowed limitations at planned maintenance events. Nonetheless currently available NDT methods are insufficient to fully cover all possible damage scenarios. In this work a new approach to determine material properties of the epoxy resin component using Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) spectroscopy is presented. It is shown that by post processing the acquired molecular information the material state can be determined and based on this material state inherent material properties such as strength can be predicted. First starting with the evaluation of manufacturing parameters it is shown that by using classic chemometrics techniques FTIR measurements can be used to quantify the mixing ratio of an epoxy resin fast and reliable. Thereafter material changes due to mechanical loading in creep are observed and described by applying advanced feature extraction methods. Finally specimens exposed to thermal loads are analyzed and it is confirmed that the residual strength can be determined solely by applying FTIR measurements and machine learning algorithms. Furthermore it is demonstrated that the method is suitable to reveal the material exposure history. It is shown that an accurate prediction of mechanical properties as well as the processing and degradation parameters can be derived from the measurements and significantly improved by applying data processing and machine learning methods.