KI-basierte Ermittlung der Rissspitzenposition in Phasenfeld-Simulationen
Bachelorarbeit
Die Grundidee von Phasenfeld-Modellierungen in der Bruchmechanik basiert auf der sog. Regularisierung der Risstopologie. Risse werden demnach nicht durch scharfe Grenzflächen modelliert, sondern über eine gewisse Breite „verschmiert“. Diese Herangehensweise ermöglicht eine (numerisch sehr robuste) Simulation von komplexen bruchmechanischen Phänomenen, wie z.B. Abknicken oder Verzweigen von Risspfaden. Gleichzeitig ist es aber in diesem Rahmen nicht möglich eine eindeutige Position der Rissspitze zu definieren.
Eine ähnliche Problematik liegt auch bei der Analyse von Bilddaten aus DIC-Messungen (Digital Image Correlation) vor. Zu diesem Zweck wurde am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) ein neuronales Netzwerk trainiert, womit die Rissspitze und weitere bruchmechanisch relevante Kenngrößen im Experiment identifiziert werden können (https://github.com/dlr-wf/crackpy).
Ziel dieser Thesis ist es die Anwendbarkeit dieses neuronalen Netzwerks im Rahmen von bruchmechanischen Simulationen mittels Phasenfeldmethode zu untersuchen.
