Computersimulationen sind heute bei wissenschaftlichen wie auch industriellen Fragestellungen unverzichtbar. Jedoch kann jede Art physikalisch basierter Simulation sowohl zeitlich als auch räumlich nur einen begrenzten Bereich abbilden. Steigt die Auflösung, sinkt aufgrund der höheren Anforderungen an die Rechenleistung die mögliche Modellgröße. Ein sehr anschauliches Beispiel sind Faser-Kunststoff-Verbunde, wie sie in Rotorblättern für Windenergieanlagen, Flugzeugen oder auch Nutzfahrzeugen zum Einsatz kommen. Um physikalische Vorgänge vom Mikrometer-Faserdurchmesser bis zum über hundert Meter langen Rotorblatt simulieren und dadurch verstehen zu können, werden im Forschungsvorhaben „HybridSolver“ klassische numerische Simulationsmethoden mit modernsten Ansätzen des maschinellen Lernens hybridisiert.
Im Anwendungsfall der Faser-Kunststoff-Verbunde werden hocheffiziente physik-informierte neuronale Netze zur Vorhersage physikalischer Prozesse auf mikroskopischer Ebene eingesetzt. Auf den höheren Ebenen bis hin zum Bauteil kommen konventionelle und resiliente numerischen Solver zum Einsatz. Ein zwei-Wege Austausch zwischen den Berechnungsprozessen dient der Maximierung von Genauigkeit, Flexibilität und Effizienz. Die spezielle Auswahl der Methoden erlaubt auf allen Ebenen die neuartige Integration vorhandenen Wissens, z.B. in Form von physikalischen Gleichungen und Randbedingungen.
Die Hybridisierung verschiebt die Grenzen der digitalisierten Material- und Prozessentwicklung, da perspektivisch deutlich genauere und schnellere Simulationen bspw. von Herstellprozessen oder Bauteileigenschaften möglich sind. Der gewählte Anwendungsfall verspricht indes eine breite Übertragbarkeit auf andere Werkstoffklassen, wie z. B. Filtrationmedien, Batterien und Gesteinsphysik. Durch diese langfristige und vielseitige Verwertbarkeit befördert das Projekt den Erhalt und Ausbau der Wettbewerbsfähigkeit in Forschungs- und Industriesektoren, die als Kompetenzschwerpunkt der nationalen Wirtschaft und IT-Strategie gesehen werden.
Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik
Mohrenstraße 39
10117 Berlin
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