Intelligent-datengeführtes Prozessdesign für ermüdungsresistente Stahlbauteile am Beispiel bainitischer Mikrostruktur

Projektlaufzeit: 01.03.2021 – 28.02.2023

Publikationen

• Automated Workflow for Phase-Field Simulations: Unveiling the Impact of Heat-Treatment Parameters on Bainitic Microstructure in Steel | Dhanunjaya K. Nerella, Muhammad Adil Ali, Hesham Salama, Oguz Gulbay, Marc Ackermann, Oleg Shchyglo, Ulrich Krupp, Ingo Steinbach (2025) | DOI: https://doi.org/10.1002/adem.202400905

Vorträge

2023-09-22_Vollversammlung_iBain

2021-06-10_BMBF_KickOff_iBain

2022-03-17_Vollversammlung_iBain

Mit Hilfe künstlicher Intelligenz zur Optimierung langlebiger Stahlbauteile

Künstliche Intelligenz revolutioniert viele Bereiche unseres täglichen Lebens, angefangen von personalisierter Internetwerbung über selbstfahrende Automobile bis hin zu selbstoptimierenden Industrieanlagen. Das Projekt iBain hat sich zum Ziel gesetzt, künstliche Materialintelligenz zur Optimierung hoch-fester Stähle zu etablieren. Bainit, ein bestimmtes Stahlgefüge, hat aufgrund seiner komplexen inneren Struktur herausragende mechanische Eigenschaften, die bei der Herstellung bewusst eingestellt werden können. Diese innere Struktur stellt bereits höchste Anforderungen an Analyse und Interpretation. Deshalb wird automatische Mustererkennung und Simulationen zur Ergänzung experimenteller Befunde eingesetzt. Statistische Methoden der Versuchsplanung (sogenanntes „Design of Experiments“) helfen, Experimente und Simulationen zu planen, sowie Redundanzen zu vermeiden. Schließlich wird eine automatisierte Steuerung des Arbeitsablaufs und Datenflusses etabliert: „automated workflow“. Als Ergebnis wird ein maßgeschneiderter Produktionsablauf vorgeschlagen, um optimierte Erzeugnisse mit überlegenen Eigenschaften produzieren zu können. Durch beschleunigte und vereinfachte Produktentwicklung wird somit zur Sicherung von Arbeitsplätzen am Hochlohnstandort Deutschland und zu einer nachhaltigen Industrieproduktion beigetragen.

Videogallerie von iBain