Projektbeschreibung
Datengesteuerte Simulation für ein genaues Materialdesign
Techniken, die in aktuellen Design- und Entwicklungsprozessen von Materialien zum Einsatz kommen, ermöglichen die Gestaltung spezifischer und auf bestimmte Anforderungen zugeschnittener Materialeigenschaften. Die computergestützte Materialwissenschaft und Werkstofftechnik kann hier durch die Entwicklung robuster simulationsbasierter Designs zur Optimierung von Materialien, Komponenten und technischen Strukturen neues Potenzial bieten. Das EU-finanzierte Projekt DIMENSION zielt darauf ab, ein anspruchsvolles Modell einer fortschrittlichen Berechnungsmethode zu erarbeiten, die ein skalenübergreifendes Materialdesign ermöglicht und mithilfe einer datengesteuerten Echtzeitsimulation Wissen aus großen Datenmengen extrahiert. Ziel ist es, Methoden zur schnellen Mehrfachskalierung von Mikrostrukturparametern und -eigenschaften von Materialien zu schaffen und gleichzeitig Methoden zur Auswahl und Korrektur der genauesten Daten für ein möglichst effektives Risikomanagement bereitzustellen.
Ziel
The fundamental importance of materials to modern society is evidenced by the way new materials have revolutionized almost every aspect of our lives. Despite the many advances, dwindling resources and more stringent demands on product cost and performance demand increasingly better material designs and production processes, resulting in a heightened reliance on computational methods.
In the field of computational materials engineering, the recent emergence of data science into the mainstream is causing a paradigm shift in the way models and data are used. There is a shift from traditional simulation methods which use data mainly to calibrate parameters in models, to data-driven simulation methods which seek to bypass the use of models by extracting knowledge from large data sets. This project synergistically combines aspects of both – by developing advanced computational methods that permit multi-scale material models to be informed by available measurement data.
This project addresses this challenging problem through two main tasks. In the first part, we develop dimension reduction techniques for rapid multi-scale materials simulations. These methods must be capable of dealing with deterministic and stochastic microstructure parameters reflecting variations in loading, material, and morphological properties. In the second part, the reduced order models serve as an enabler for the development of computational methods for the selection of the most informative data and its assimilation into multi-scale material models. By enabling parameter estimation and model correction, this leads to increased accuracy and precision in the prediction of engineering quantities of interest.
The success of the project will give rise to a novel computational framework that enables real-time multi-scale materials simulations informed by optimally chosen data, thus permitting effective risk management and cost reduction in the design of materials and control of manufacturing processes.
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2018-COG
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5612 AE Eindhoven
Niederlande