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Artificial Intelligence driven topology optimisation of Additively Manufactured Composite Components

Descrizione del progetto

Nuovi componenti per una migliore resistenza alla frattura

L’industria aerospaziale e dei trasporti europea sta utilizzando sempre più componenti di produzione additiva (AMC, Additively Manufactured Component) in compositi rinforzati con fibre e realizzati tramite modellizzazione a deposizione fusa. Non è una sorpresa, considerando i loro vantaggi (meno costi di macchinari, materiale e lavoro, meno scarti di produzione e uso di materiali più efficienti). Tuttavia, presentano uno svantaggio: i componenti AMC hanno una geometria complessa e, in alcuni casi, tassellata, che sfocia in meccanismi di danno combinati e quasi fragili. Il progetto AI2AM, finanziato dall’UE, svilupperà in questo contesto componenti di maggiore resistenza alla frattura. Nello specifico, addestrerà modelli surrogati che verranno impiegati all’interno di un nuovo quadro di ottimizzazione della topologia per fornire geometrie ottimali stampate in 3D.

Obiettivo

"Additively Manufactured fibre reinforced composite (AMC) components manufactured via fused deposition modelling (FDM)
rapidly find applications within the European aerospace and transport industry , due to their well-known advantages mainly
relating to less machine, material and labour costs, less manufacturing waste, and usage of more efficient materials. A major
drawback of AMC components is their usually complex and in cases tessellated geometry; this gives rise to combined (e.g.
fibre pull-outs and matrix cracking) and quasi-brittle damage mechanisms that deviate from the usual “high strength and
ductile metal” design paradigm. Such a “complexity”, if controlled, can result in components of tailored mechanical
properties, e.g. of increased fracture toughness and pseudo-ductile post fracture response. Unfortunately, current analysis
and design methods lack the necessary level of refinement, or the underlying theoretical framework indeed, to efficiently
address this critical issue.

AI2AM aims to deliver a holistic approach to additively manufacture topologically optimum composite components of
increased fracture toughness. It will achieve this by developing a state-of-the-art fracture simulation framework for composite
structures harnessing the fidelity and computational advantages of phase field modelling for fracture and scaled boundary
finite element methods.

This high fidelity physics based ""continuum toolbox"" will be used to train surrogate models based on machine learning
methods. The surrogates will then be deployed within a novel topology optimisation framework to deliver optimal and 3D
printed geometries. The envisaged methodology crosses the boundaries of computational mechanics, optimisation, and
machine learning and brings together a talented academic with world-class experts in topology optimisation, composites,
and additive manufacturing."

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2020

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

ETHNICON METSOVION POLYTECHNION
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 165 085,44
Indirizzo
HEROON POLYTECHNIOU 9 ZOGRAPHOU CAMPUS
157 72 ATHINA
Grecia

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Regione
Αττική Aττική Κεντρικός Τομέας Αθηνών
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 165 085,44
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