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Identifikation elastoplastischer und schädigungsmechanischer Materialparameter aus dem Small Punch Test

Abendroth, M.

Der Small Punch Test (SPT) ist ein Kleinstprobenversuch, bei dem kleine scheibenförmige Proben in einem Miniaturtiefziehversuch bis zum Versagen belastet werden. Dabei wird eine charakteristische Kraft-Verschiebungs-Kurve für den Druckstempel ermittelt, welche Informationen über das Verformungs- und Versagensverhalten des verwendeten Probenmaterials enthält. Es wird eine den speziellen Anforderungen entsprechende Messapparatur vorgestellt, die es ermöglicht, die Kraft-Verschiebungs-Kurve zu ermitteln und auf optischem Wege den Versagenszeitpunkt der Probe zu bestimmen. Es wird ein Finite Elemente Modell des Small Punch Test benutzt, in dem ein schädigungsmechanisches Materialmodell implementiert ist, um für verschiedene Materialparametersätze die zu erwartenden Kraft-Verschiebungs-Kurven zu berechnen. Mit Hilfe der simulierten Kraft-Verschiebungs-Kurven und den dazugehörigen Materialparametern werden neuronale Netze trainiert, die in einem Lernprozess einen verallgemeinerten Zusammenhang zwischen Materialparametern und Kraft-Verschiebungs-Kurven herstellen. Dieser Zusammenhang kann entweder die approximierte Lösung des inversen Randwertproblems sein, die es ermöglicht aus einer experimentell ermittelten Kraft-Verschiebungs-Kurve des SPT direkt die gesuchten Materialparameter zu bestimmen. Es kann aber auch das Randwertproblem selbst approximiert werden, um in einem Optimierungsverfahren die Materialparameter zu bestimmen, für die sich eine optimale Übereinstimmung zwischen Simulation und Experiment ergeben würde. Beide Techniken werden an verschiedenen duktilen metallischen Werkstoffen getestet. Mit den ermittelten Materialparametern werden Zug- und Bruchmechanikproben simuliert, wobei nicht nur die Materialparameter verifiziert werden, sondern es auch gelingt, für einige Werkstoffe bruchmechanische Kennwerte vorherzusagen.

Keywords: small punch test; damage mechanics; fracture mechanics; parameter identification; neural networks

  • Book (Authorship)
    Freiberg: Freiberger Forschungshefte, Technische Universität Bergakademie Freiberg, 2005
    165 Seiten

Permalink: https://www.hzdr.de/publications/Publ-7280
Publ.-Id: 7280