Intelligente Finite Elemente in der Strukturmechanik
Herausforderung
In der Strukturmechanik wird die Finite Elemente Methode zur Simulation von Strukturdeformationen und -belastungen, z.B. zur Auslegung von Bauteilen im Maschinenbau oder Bauingenieurwesen, eingesetzt. Je komplexer die Strukturverformungen sind, desto länger können Simulationszeiten verbunden mit Konvergenzproblemen andauern. Hier setzt die vorliegende Erfindung an, indem sie die klassische Finite Elemente Methode mit künstlicher Intelligenz kombiniert. In der Literatur ist dies das erste Verfahren, das auf diese Weise die Simulationsdauern und die Konvergenzeigenschaften signifikant verbessert.
Lösung
Es werden tief lernende künstliche neuronale Netze entwickelt, die den Zusammenhang zwischen Verformungen und Belastungen in Finite Elemente Modellen abbilden können. Nach dem Training an Einzelelementen können die Steifigkeitsmatrizen und die Schnittgrößen der Finiten Elemente durch künstliche Intelligenzen ersetzt werden. Die trainierten intelligenten Elemente werden dann auf beliebige Randwertprobleme angewendet, verkürzen bzw. überspringen Iterations- und Integrationsprozesse, sodass die Rechenzeit reduziert und die Konvergenz gesichert wird.
Vorteile
Die Simulationsdauern werden signifikant reduziert.
Eine Konvergenz wird stets erreicht.
Nichtlinerare Finite Elemente Modelle können ebenfalls abgebildet werden.
Pfadabhängigkeiten werden berücksichtigt.
Status
Beim Deutschen Patent- und Markenamt sowie der WIPO zum Patent angemeldet. Aus den noch nicht offengelegten Patentanmeldungen lassen sich keine Rechte gegenüber Dritten herleiten.
Entwicklungsstand: Proof of concept, fortschreitende Forschung und Entwicklung
RWTH Aachen University bietet einen Kooperationspartner mit langjähriger Expertise in der FE Simulation und künstlicher Intelligenz und ist auf der Suche nach Partnern zur Patentverwertung und Produktentwicklung oder Forschungspartnern (Industrie oder Universität) für Entwicklungskooperationen
