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03.06.2021 | Materialentwicklung | Interview | Onlineartikel

"Die Kombination von Simulationstools generiert Mehrwert"

Autor:
Dieter Beste
5:30 Min. Lesedauer
Interviewt wurde:
Dr. rer. nat. Georg J. Schmitz

ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter bei ACCESS e.V.

Das "Integrated Computational Materials Engineering" hebt das Design neuer Materialien und Prozesse durch die Kombination einer Vielzahl unterschiedlichster Material- und Prozessmodelle auf eine neue Stufe – und entwickelt sich inzwischen zu einer eigenen Disziplin.

Springer Professional: Was leisten Computer und darauf basierende Simulationstechniken inzwischen in Werkstofftechnik und Materialentwicklung? 

Georg J. Schmitz: In der Werkstofftechnik werden Computer seit Anfang der 1980er Jahre genutzt, als die ersten Grundlagen für Computational Thermodynamics zur Vorhersage von Gleichgewichtsphasenanteilen und thermodynamischen Eigenschaften von Werkstoffen gelegt wurden. Die Herstellung und Verarbeitung von Werkstoffen konnte zu dieser Zeit noch eher als eine empirisch basierte "Kunde" oder als eine "Kunst" angesehen werden.

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ICME — A Mere Coupling of Models or a Discipline of Its Own?

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Die Entwicklung der Computerleistung und der Simulationsmethoden hat in den letzten Jahrzehnten enorme Fortschritte gebracht. Simulationsmodelle beschreiben heute Phänomene auf allen Zeit- und Längenskalen, und eine Vielzahl von Simulationswerkzeugen ist verfügbar – das "Handbook of Software Solutions for ICME" bietet dazu eine Übersicht. Kurzum: Die "Computational Thermodynamics" haben sich auf der Basis des Phasenfeldkonzepts (zu einer ortsaufgelösten Beschreibung von Phasenumwandlungen weiterentwickelt, die heute die Simulation der Mikrostrukturentwicklung auch in komplexen technischen Legierungssystemen ermöglicht. Die Werkstofftechnik hat damit den Sprung von der beschreibenden "Werkstoffkunde" zur vorhersagenden "Materialwissenschaft" vollzogen.

Sie werden nicht müde, sich für das "Integrated Computational Materials Engineering", kurz ICME, zu engagieren. Was darf man darunter verstehen?

Gegenwärtig haben zahlreiche dieser beschriebenen Softwarelösungen in ihrem jeweiligen Bereich ein Niveau erreicht, das wertvolle Beiträge zu modernen Konstruktionsaufgaben in wissensbasierten Produktionsmodellen ermöglicht. Das komplexe Zusammenspiel von atomistischen Prozessen, Thermodynamik, Prozessbedingungen, Mikrostrukturentwicklung, Material- und Bauteileigenschaften wird jedoch letztlich erst durch die Kombination verschiedener Simulationstools im Rahmen eines "Integrated Computational Materials Engineering"-Ansatzes (ICME) beschreibbar.

Was bedeutet ICME in der Praxis?

Integrated Computational Materials Engineering, kurz ICME, bietet einen ganzheitlichen Simulationsansatz, der Prozessketten für technische Bauteile betrachtet. ICME untersucht dabei neben dem Bauteil und seinem Herstellungsprozess insbesondere auch die lokalen Materialeigenschaften innerhalb des Bauteils im mikroskopischen Maßstab. Nicht nur der aktuelle Materialzustand zu einem bestimmten Zeitpunkt, sondern auch die Entwicklung lokaler Materialeigenschaften entlang des gesamten Herstellungsprozesses und schließlich sogar während der Anwendungslebensdauer sind zentrale Themen. Moderne Werkstoffkonzepte zielen hierbei auf 

  • verbesserte Eigenschaften durch eine Anpassung der Mikrostruktur an die gewünschten Anforderungen,
  • die quantitative Bewertung sehr kleiner Gefügebestandteile,
  • die digitale Beschreibung sehr inhomogener Gefüge,
  • die Verwendung einer großen Anzahl von Legierungselementen mit jeweils eigener Wirkung auf Eigenschaften und Verarbeitbarkeit und damit verbunden
  • die Quantifizierung der Wechselwirkung zwischen all diesen Legierungselementen und die Entstehung metastabiler Phasen. 

Die Nutzung von ICME-Methoden führt hier zum Verständnis der zugrundeliegenden physikalischen Phänomene, ermöglicht eine schnellere Werkstoffauswahl und Prozessparameterentwicklung und erhöht die Prozesssicherheit. Beispiele für Erfolgstories sind die Aufklärung des Ursprungs von Prozessinstabilitäten beim Strangguss von Stählen, die Beschreibung und Vermeidung von Fehlkornbildung beim Hartlöten von Turbinenschaufeln aus Superlegierungen, oder die Beschreibung von Werkstoffeigenschaften unter operationeller Last. Neue Fertigungsmethoden wie die Additive Fertigung ermöglichen neue Designansätze und regen dazu an, Bauteilkonzepte "neu zu denken". Die Additive Fertigung und ihre ICME Simulation ermöglicht bereits eine performance-gerechte Werkstoffentwicklung beispielsweise unter den Aspekten des Strain Hardening Engineerings (SHE) in Stählen oder die Optimierung des Gefüges und der Eigenschaften additiv gefertigter Bauteile aus technischen Superlegierungen.

Welches Entwicklungspotenzial hat ICME?

In der Fachzeitschrift "Integrating Materials and Manufacturing Innovation" haben wir eine Zukunftsvision skizziert. Darin haben alle Softwaretools und Laborgeräte im ICME-Bereich einen gemeinsamen Kommunikationsstandard ähnlich dem heutigen JPG-Formaten für Bilder. 3D- und 4D-Simulationsergebnisse mit höchster räumlicher Auflösung können leicht ausgetauscht werden. Metadaten sammeln alle Informationen über Ursprung, Präzision, Validierung und viele andere Aspekte der Daten, welche in der Cloud oder auf leistungsstarken lokalen Exabyte-Geräten gespeichert werden. Derzeit über Wochen laufenden Simulationen benötigen nur Stunden oder gar nur Minuten/Sekunden. Modelle werden zur Verfügung stehen, um alle bekannten Phänomene, die die Eigenschaften eines Materials und auch seine Verarbeitbarkeit beeinflussen, gleichzeitig zu beschreiben. Schnelle, validierte Modelle unterstützen bei Geschäftsentscheidungen. 

Die Vorhersage von Werkstoff- und Bauteileigenschaften wird über den gesamten Produktions- und Lebensdauerzyklus hinweg möglich sein und das Design neuer Werkstoffe und Bauteile wird im Wesentlichen auf Simulationen basieren. Werkstoffe werden für eine gewünschte Funktionalität und Leistung optimiert, wobei Einschränkungen aufgrund ihrer Herstellungsprozesse überwunden werden. Ein minimaler ökologischer Fußabdruck bei gleichzeitigem wirtschaftlichem Erfolg sind Beispiele konkurrierender und zu optimierender Zielgrößen. Werkstoffsimulationen werden die Grenzen zwischen anorganischen, organischen und biologischen Materialien überbrücken und sogar menschliches Gewebe umfassen. 

Wie lässt sich Interoperabilität verschiedener Simulationstools erreichen? Welche Rolle spielen künftig Methoden der Künstlichen Intelligenz?

Die Kombination verschiedener Modelle erfordert derzeit noch einen erheblichen manuellen Aufwand für die Datenkonvertierung an den Schnittstellen zwischen verschiedenen Softwaretools und Modellen. Eine "Plug & Play"- Architektur zur Kombination verschiedener Tools in Workflows auf offenen Simulationsplattformen wäre ein wichtiger Baustein für zukünftiges ICME. Die Interoperabilität zwischen verschiedenen Simulationstools, zwischen Experiment und Simulation, zwischen Mensch und Computer, zwischen verschiedenen Wissens- und Erfahrungsdomänen erfordert eine "gemeinsame Sprache", welche sowohl von Maschinen als auch von Menschen verstanden wird. Standardisierte Nomenklaturen und Ontologien wie z.B. die European Materials & Modelling Ontology (EMMO) sowie damit verbundene Metadatenbeschreibungen von Gefügen werden hierbei zukünftig eine wichtige Rolle spielen. Neben ihrer grundlegenden Bedeutung für Interoperabilität auf domänenübergreifenden Simulationsplattformen, finden Ontologien auch Anwendung bei der Strukturierung und Klassifizierung großer Datenmengen (FAIR data – findable, accessible, interoperable and reusable), der automatisierten Datensuche, sowie im Bereich des Automated Reasoning moderner Ansätze in der Künstlichen Intelligenz (KI). Maschinelles Lernen basiert auf dem Training neuronaler Netze mit großen Datenmengen. Die zum Training solcher Netze erforderlichen Daten können zukünftig in ICME-basierten, automatisierten Workflows auf Simulationsplattformen wie AixViPMaP® mit physikalischen Modellen erzeugt werden. Ergebnis eines solchen Ansatzes können schnellere und effizientere Modelle sein, die gegebenenfalls sogar eine invertierte Simulation – ausgehend vom gewünschten Ergebnis – ermöglichen könnten. Insgesamt haben jedoch auch KI-Modelle ihre Grenzen. Sie können sicherlich Strukturen und Muster in großen Datensätzen entdecken und so Hinweise auf Phänomene geben. Die Phänomene "erklären" können sie aber – zumindest mittelfristig – vermutlich nicht. Es wird auch in Zukunft ein Wechselspiel zwischen datenbasierter, künstlicher Intelligenz und modellbasierter, menschlicher Kreativität geben.
 

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Die Hintergründe zu diesem Inhalt

2021 | OriginalPaper | Buchkapitel Open Access

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Quelle:
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