Für Reibungsuntersuchungen in der Umformtechnik ist die Bestimmung der wirkenden Lastkollektive (z. B. Kontaktnormalspannungen) von hoher Bedeutung. Klassische numerische Verfahren wie die Finite-Elemente-Methode (FEM) liefern detaillierte Ergebnisse, sind jedoch rechenintensiv und erfordern aufwendige Modellierung.

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein KI-Modell auf Basis simulativer Daten entwickelt und validiert werden, das die tribologischen Lasten in der Kaltmassivumformung vorhersagt. Ziel ist es, FE-Simulationen zu ersetzen, um Berechnungszeiten zu reduzieren und eine automatisierte Analyse zu ermöglichen.

Mögliche Arbeitspakete:

• Einarbeitung in Tribologie, Simufact Forming und Python
• Entwicklung und Training eines KI-Modells zur Vorhersage tribologischer Lasten
• Aufbau einer simulativen Datenbasis mit KI-gestützter Versuchsplanung
• Validierung des KI-Modells durch Vergleich mit realen Versuchen und FE-Simulationen

Forschungsmethode

Experimentell, theoretisch, numerisch