Inverse Identifikation der Johnson-Cook-Schädigungsparameter d₄ und d₅ für den Werkstoff S355MC anhand experimenteller Scherschneidversuche

Summary

Beschreibung Die realitätsnahe Simulation von Scherschneidprozessen erfordert eine präzise Beschreibung des Werkstoffverhaltens unter hohen plastischen Dehnungen, dynamischen Belastungen und komplexen Spannungszuständen. Insbesondere hängt die Vorhersage der Rissinitiierung maßgeblich von einer geeigneten Beschreibung des Schädigungs- und Versagensverhaltens ab. Für den Stahlwerkstoff S355MC wird zur Beschreibung des Materialversagens das Johnson-Cook-Schädigungsmodell verwendet. Während bereits Untersuchungen zur Kalibrierung der plastischen Materialparameter anhand von Zugversuchen durchgeführt wurden, sind die Schädigungsparameter d₄ und d₅ bislang nicht werkstoffspezifisch bestimmt worden. Diese beschreiben den Einfluss der plastischen Dehnrate bzw. der Temperatur auf die kritische Versagensdehnung. Ziel der Arbeit ist die inverse Identifikation der Johnson-Cook-Schädigungsparameter d₄ und d₅ für S355MC direkt aus experimentellen Scherschneidversuchen. Dazu soll ein bestehendes Finite-Elemente-Modell in Abaqus weiterentwickelt und mit einer automatisierten Parameteroptimierung gekoppelt werden. Die identifizierten Parameter sollen anschließend anhand unabhängiger Versuche validiert werden. Aufgaben • Einarbeitung in das bestehende Abaqus-Modell des Scherschneidprozesses • Untersuchung des Johnson-Cook-Schädigungsmodells mit besonderem Fokus auf die Parameter d₄ (Dehnratenabhängigkeit) und d₅ (Temperaturabhängigkeit) • Auswertung vorhandener experimenteller Scherschneidversuche hinsichtlich Kraft-Weg-Verläufen, Dehnungsfeldern und Temperaturentwicklung • Durchführung einer Sensitivitätsanalyse zur Untersuchung des Einflusses von d₄ und d₅ auf das simulierte Werkstoffversagen • Entwicklung einer inversen FE-Optimierung zur Identifikation der beiden Schädigungsparameter auf Basis experimenteller Prozessdaten • Untersuchung des Einflusses unterschiedlicher Schneidspalte und Schneidgeschwindigkeiten auf die identifizierten Parameter • Analyse der Wechselwirkungen zwischen Dehnraten- und Temperatureinfluss sowie der Identifizierbarkeit der Parameter • Vergleich der optimierten Materialbeschreibung mit der bisherigen, literaturbasierten Schädigungskalibrierung • Validierung der identifizierten Parameter anhand unabhängiger Scherschneidversuche Das solltest du mitbringen • Studium im Bereich Maschinenbau, Mechatronik, Computational Engineering oder vergleichbar • Interesse an FEM, numerischer Simulation und Werkstoffmodellierung • Erste Erfahrungen mit Abaqus von Vorteil • Grundkenntnisse in Python oder MATLAB • Interesse an numerischer Optimierung und inverser Parameteridentifikation • Analytische und strukturierte Arbeitsweise Wir bieten dir • Mitarbeit an einem aktuellen Forschungsprojekt zur numerischen Materialmodellierung • Kombination aus experimenteller Versuchsauswertung, FEM und inverser Optimierung • Einblick in die Identifikation von Schädigungsparametern unter komplexen thermomechanischen Belastungszuständen • Arbeit mit bestehenden experimentellen Datensätzen und einem entwickelten Abaqus-Simulationsmodell • Möglichkeit zur Integration in eine Semester- oder Masterarbeit Bewerbung Sende deinen Lebenslauf, Notenspiegel und ein kurzes Motivationsschreiben an: kevin.pruefer@tum.de Du bestimmst, wie Dehnrate und Temperatur das Materialversagen von S355MC beim Scherschneiden beeinflussen, und entwickelst eine inverse Methode zur Identifikation der entsprechenden Schädigungsparameter.

• Experimental Projects on Heat Transfer at the R&D Fluid Dynamic Lab (Siemens Energy, Sweden)

  Thesis · Professur für Thermofluiddynamik (TUM-ED)

• HiWi für Verbundprojekt ForBat@Bau

  HiWi · Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik (TUM-ED)

• Entwicklung eines anthropomorphen robotischen Endeffektors für medizinische Assistenzsysteme

  Thesis · Forschungsgruppe für minimal-invasive interdisziplinäre therapeutische Intervention (TUM-MH, MITI)

• SA | MA || Erstellung von Fallstudien über die konkrete Ausgestaltung von Remanufacturing in deutschen Unternehmen

  Thesis · Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (TUM-ED)

• Lernbasierte Planung mobiler Roboterflotten in gemeinsam mit Menschen genutzten Umgebungen

  Thesis · Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik (TUM-ED)

• Experimentelle und analytische Untersuchung des Einflusses der Elastomerpufferanordnung auf das Maschinenverhalten von Vibrationsplatten

  Thesis · Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik (TUM-ED)