Optimierung

Für maximalen Leichtbau bei optimaler Herstellbarkeit müssen Bauteilgeometrie, Werkstoff und Prozesstechnologie optimal abgestimmt sein, weshalb der Bauteilkonzept den größten Einfluss auf das Leichtbaupotential hat. Neben frühzeitigen  und detaillierten Analysen des Prozessverhaltens erlauben Simulationen auch eine automatisierte Suche nach Bauteil- und Prozessoptima.

Wir kombinieren unsere Simulationsmodelle mit neuartigen Optimierungsmethoden: Neben zielführenden Optimierungszielen ist die Recheneffizienz ein Forschungsschwerpunkt. Beispielsweise nutzen wir KI-Methoden, um aufwendige Simulationen auf die meistversprechenden Prozessvarianten zu konzentrieren. Mit diesen Ansätzen sparen wir bis zu 70% Rechenzeit.

 

Forschungsschwerpunkte
  • Laminatoptimierung
  • Topologieoptimierung
  • Optimierung lokaler Bauteilverstärkung (Patches)
  • KI-unterstützte Prozessoptimierung
  • Entwicklung schneller Ersatzmodelle

 

Forschungsprojekte
Ansprechpartner

Dipl.-Ing. Clemens Zimmerling
Tel.: +49 721 608-45409
Email: clemens.zimmerling∂kit.edu

 

M.Sc. Louis Schreyer
Tel.: +49 721 608-45380
Email: louis.schreyer∂kit.edu

 

 

Bild FAST-LBT
Beispielintegration von KI-Techniken in die Optimierung: Anhand eines Satzes vordefinierter Prozessbeispiele lernt eine KI, welche Bauteilmerkmale welche Prozessführung erfordern

Ausgewählte Veröffentlichungen im Forschungsfeld


Formability Assessment of Variable Geometries Using Machine Learning - Analysis of the Influence of the Database
Zimmerling, C.; Fengler, B.; Kärger, L.
2022. Key Engineering Materials, 926, 2247–2257. doi:10.4028/p-1o0007
Zeit- und kosteneffiziente Prozess und Produktentwicklung für den Hochleistungs-Faserverbundleichtbau unterstützt durch Techniken des Maschinellen Lernens
Zimmerling, C.; Kärger, L.; Carosella, S.; Middendorf, P.; Henning, F.
2019, Mai 20. 6. Technologietag Hybrider Leichtbau (2019), Leinfelden-Echterdingen, Deutschland, 20.–21. Mai 2019
Optimisation of manufacturing process parameters for variable component geometries using reinforcement learning
Zimmerling, C.; Poppe, C.; Stein, O.; Kärger, L.
2022. Materials and Design, 214, Art.-Nr.: 110423. doi:10.1016/j.matdes.2022.110423
Deep neural networks as surrogate models for time-efficient manufacturing process optimisation
Zimmerling, C.; Schindler, P.; Seuffert, J.; Kärger, L.
2021. ESAFORM 2021 - 24th International Conference on Material Forming, ULiège Library. doi:10.25518/esaform21.3882
Rapid Determination of Suitable Reinforcement Type in Continuous-Fibre-Reinforced Composites For Multiple Load Cases
Zimmerling, C.; Fengler, B.; Wen, H.; Fan, Z.; Kärger, L.
2020, September 1. 23rd / 6th Joint Event: International Conference on Composite Structures - International Conference on Mechanics of Composites (ICCS / MECHCOMP 2020), Porto, Portugal, 1.–4. September 2020
Virtual Product Development Using Simulation Methods and AI
Zimmerling, C.; Poppe, C.; Kärger, L.
2019. Lightweight Design worldwide, 12 (6), 12–19. doi:10.1007/s41777-019-0064-x
Manufacturing uncertainties and resulting robustness of optimized patch positions on continuous-discontinuous fiber reinforced polymer structures
Fengler, B.; Schäferling, M.; Schäfer, B.; Bretz, L.; Lanza, G.; Häfner, B.; Hrymak, A.; Kärger, L.
2019. Hospital physician, 213, 47–57. doi:10.1016/j.compstruct.2019.01.063
Application and Evaluation of Meta-Model Assisted Optimisation Strategies for Gripper-Assisted Fabric Draping in Composite Manufacturing
Zimmerling, C.; Pfrommer, J.; Liu, J.; Beyerer, J.; Henning, F.; Kärger, L.
2018. 18th European Conference on Composite Materials (ECCM 2018), Athen, GR, June 24-28, 2018
An approach for rapid prediction of textile draping results for variable composite component geometries using deep neural networks
Zimmerling, C.; Trippe, D.; Fengler, B.; Kärger, L.
2019. Proceedings of the 22nd International ESAFORM Conference on Material Forming ; Vitoria-Gasteiz, Spain, 8–10 May 2019. Ed.: L. Galdos, Art.-Nr.: 020007, American Institute of Physics (AIP). doi:10.1063/1.5112512
A meta-model based approach for rapid formability estimation of continuous fibre reinforced components
Zimmerling, C.; Dörr, D.; Henning, F.; Kärger, L.
2018. Proceedings of the 21st International ESAFORM Conference on Material Forming : ESAFORM 2018 : Palermo, Italy, 23-25 April 2018. Ed.: L. Fratini, Art.Nr. 020042, American Institute of Physics (AIP). doi:10.1063/1.5034843
Forming optimisation embedded in a CAE chain to assess and enhance the structural performance of composite components
Kärger, L.; Galkin, S.; Zimmerling, C.; Dörr, D.; Linden, J.; Oeckerath, A.; Wolf, K.
2018. Composite structures, 192, 143–152. doi:10.1016/j.compstruct.2018.02.041