Description du projet
Une simulation basée sur des données pour une meilleure conception des matériaux
Les techniques utilisées dans les processus actuels de conception et d’ingénierie des matériaux permettent de concevoir des propriétés de matériaux spécifiques adaptées aux besoins. La science et l’ingénierie computationnelles des matériaux peuvent offrir de nouvelles possibilités en développant des modèles robustes basés sur la simulation qui permettront d’optimiser les matériaux, les composants et les structures d’ingénierie. Le projet DIMENSION, financé par l’UE, a pour objectif de développer un modèle ambitieux de méthode de calcul avancée permettant la conception de matériaux à plusieurs échelles, en utilisant la simulation en temps réel basée sur des données pour exploiter les connaissances issues de grands ensembles de données. L’objectif consiste à créer des méthodes de mise à l’échelle rapide des paramètres et des propriétés de la microstructure des matériaux, tout en créant des méthodes de sélection et de correction des données les plus précises pour une gestion des risques plus efficace.
Objectif
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.
Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2018-COG
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ERC-COG - Consolidator GrantInstitution d’accueil
5612 AE Eindhoven
Pays-Bas