BaSaMa & HiWi

Kalibrierung des Johnson-Cook-Materialmodells für S355MC mittels inverser FE-Modellierung

Institut

Lehrstuhl für Umformtechnik und Gießereiwesen (TUM-ED)

Typ

Bachelorarbeit / Semesterarbeit / Masterarbeit /

Inhalt

experimentell / theoretisch / konstruktiv /

Beschreibung

Die zuverlässige Beschreibung des elastisch-plastischen Materialverhaltens ist eine wesentliche Voraussetzung für präzise FE-Simulationen von Umform- und Trennprozessen. Hierfür wird häufig das Johnson-Cook-Materialmodell eingesetzt, dessen Parameter das Verfestigungsverhalten sowie gegebenenfalls die Einflüsse der Dehnrate und der Temperatur beschreiben. Die Bestimmung geeigneter Materialparameter stellt insbesondere dann eine Herausforderung dar, wenn mehrere Parameter miteinander gekoppelt sind und sich aus einzelnen Versuchen nicht eindeutig identifizieren lassen.

Ziel der Arbeit ist die Untersuchung und Anwendung einer systematischen Methodik zur Kalibrierung des Johnson-Cook-Materialmodells für S355MC auf Basis bestehender Zugversuche. Aufbauend auf der Vorgehensweise von Chen et al. (2025) soll untersucht werden, inwieweit sich die Materialparameter mittels einer inversen FE-Modellierung identifizieren lassen und welchen Einfluss die verwendeten Versuchsdaten und Probengeometrien auf die Qualität und Eindeutigkeit der Parameteridentifikation haben.

Hierzu sollen geeignete FE-Modelle der verfügbaren Probengeometrien aufgebaut, mit den experimentellen Ergebnissen abgeglichen und die Materialparameter mithilfe einer geeigneten Optimierungsstrategie bestimmt werden. Neben der klassischen Flachzugprobe sollen weitere Geometrien mit unterschiedlichen Spannungszuständen hinsichtlich ihres Beitrags zur Parameteridentifikation bewertet werden.

Aufgaben

Einarbeitung in das Johnson-Cook-Materialmodell und die Methodik des Finite Element Model Updating (FEMU) auf Grundlage der angegebenen Literatur
Sichtung und Auswertung der vorhandenen Zugversuche mit S355MC sowie Bewertung der verfügbaren Messdaten hinsichtlich ihrer Eignung zur Materialparameteridentifikation
Aufbau geeigneter FE-Modelle der verfügbaren Probengeometrien in Abaqus
Implementierung einer inversen Kalibrierungsstrategie zur automatisierten Anpassung der Materialparameter an die experimentellen Ergebnisse
Definition geeigneter Zielfunktionen zur Bewertung der Abweichung zwischen Experiment und Simulation, beispielsweise anhand von Kraft-Verschiebungs-Kurven und lokalen Verschiebungs- oder Dehnungsfeldern
Untersuchung geeigneter Optimierungsverfahren, Parametergrenzen und Abbruchkriterien
Analyse der Sensitivität und Identifizierbarkeit der einzelnen Johnson-Cook-Parameter sowie möglicher Parameterkopplungen
Untersuchung des Einflusses unterschiedlicher Probengeometrien und Belastungszustände auf die Qualität der Parameteridentifikation
Vergleich der identifizierten Parameter und der resultierenden Simulationsergebnisse mit einer konventionellen Kalibrierung anhand der vorhandenen Zugversuche
Validierung der kalibrierten Materialparameter anhand weiterer Versuchsdaten, soweit verfügbar
Bewertung der Robustheit, Reproduzierbarkeit und Übertragbarkeit der identifizierten Materialparameter sowie Ableitung von Empfehlungen für eine effiziente Kalibrierungsstrategie

Das solltest du mitbringen

Studium im Bereich Maschinenbau, Mechatronik, Computational Engineering oder vergleichbar
Interesse an FEM, Werkstoffmodellierung und inversen Identifikationsmethoden
Erste Erfahrungen mit Abaqus oder einer vergleichbaren FE-Software von Vorteil
Grundkenntnisse in Python oder MATLAB zur Automatisierung von Simulationen und Optimierungsprozessen
Interesse an der Auswertung experimenteller Daten und an numerischer Modellierung
Analytische und strukturierte Arbeitsweise

Wir bieten dir

Mitarbeit an einem aktuellen Forschungsthema zur numerischen Werkstoffmodellierung
Kombination aus experimenteller Werkstoffcharakterisierung, FE-Simulation und numerischer Optimierung
Einblick in moderne Methoden der inversen Materialparameteridentifikation
Arbeit mit verschiedenen Probengeometrien und unterschiedlichen mechanischen Belastungszuständen
Möglichkeit zur Integration in eine Bachelor-, Semester- oder Masterarbeit oder als HiWi-Stelle

Bewerbung

Sende deinen Lebenslauf, Notenspiegel und ein kurzes Motivationsschreiben an: kevin.pruefer@tum.de

Du untersuchst, wie sich Materialparameter systematisch aus experimentellen Daten identifizieren lassen und welchen Beitrag unterschiedliche Probengeometrien zu einer robusten und zuverlässigen Kalibrierung des Johnson-Cook-Materialmodells für S355MC leisten.

Möglicher Beginn

sofort

Kontakt