Vergleich konventioneller und FE-basierter Identifikationsmethoden zur Kalibrierung des Johnson-Cook-Materialmodells für S355MC

Institut

Lehrstuhl für Umformtechnik und Gießereiwesen (TUM-ED)

Typ

Bachelorarbeit / Semesterarbeit / Masterarbeit /

Inhalt

experimentell / theoretisch / konstruktiv /  

Beschreibung

Für die numerische Simulation des Werkstoffverhaltens unter unterschiedlichen Belastungsbedingungen ist eine zuverlässige Beschreibung der temperatur- und dehnratenabhängigen Fließspannung erforderlich. Das Johnson-Cook-Materialmodell bietet hierfür einen etablierten Ansatz. Die Qualität der Simulationsergebnisse hängt dabei maßgeblich von der Identifikation der zugrunde liegenden Materialparameter ab.

Eine Möglichkeit zur Parameterbestimmung ist die direkte Anpassung des Materialmodells an experimentelle Spannungs-Dehnungs-Kurven. Milani et al. [1] stellen hierfür eine gewichtete Mehrzielidentifikation vor, bei der mehrere Versuchsdatensätze simultan berücksichtigt und Wechselwirkungen zwischen den Materialparametern untersucht werden. Anhand verschiedener Werkstoffe zeigen sie, dass eine solche Vorgehensweise gegenüber konventionellen, schrittweisen Identifikationsstrategien die Vorhersagefähigkeit des Johnson-Cook-Modells verbessern kann.

Eine alternative Vorgehensweise ist die FE-basierte Parameteridentifikation (Finite Element Model Updating, FEMU). Dabei werden die Materialparameter iterativ angepasst, indem die Abweichungen zwischen experimentell gemessenen und numerisch berechneten Versuchsergebnissen minimiert werden. Chen et al. [2] geben einen umfassenden Überblick über diese Methodik und zeigen insbesondere das Potenzial von Vollfeldmessungen, beispielsweise lokalen Dehnungsfeldern aus der digitalen Bildkorrelation, für die Identifikation von Materialparametern auf.

Für den Stahl S355MC liegen bereits Zugversuche bei mehreren Temperaturstufen und Dehnraten vor. Neben Spannungs-Dehnungs- und Kraft-Verschiebungs-Kurven stehen die zugehörigen Probengeometrien sowie lokale Dehnungsfelder zur Verfügung. Diese Datengrundlage ermöglicht es, unterschiedliche Identifikationsstrategien systematisch anzuwenden und hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile zu bewerten.

Aufgabenstellung

Im Rahmen der Arbeit sollen konventionelle und FE-basierte Identifikationsmethoden zur Kalibrierung des Johnson-Cook-Materialmodells für S355MC untersucht und miteinander verglichen werden. Hierzu sind folgende Arbeitsschritte vorgesehen:

• Einarbeitung in die Grundlagen des Johnson-Cook-Materialmodells sowie in konventionelle und FE-basierte Methoden der Materialparameteridentifikation.
• Aufbereitung und Analyse der vorhandenen Versuchsdaten unter Berücksichtigung der unterschiedlichen Temperaturen, Dehnraten und Probengeometrien.
• Implementierung einer schrittweisen Kalibrierung sowie einer simultanen, gewichteten Identifikation der Johnson-Cook-Materialparameter in Anlehnung an Milani et al. [1].
• Aufbau geeigneter Finite-Elemente-Modelle der Zugversuche, beispielsweise in Abaqus, und Entwicklung einer FE-basierten Identifikationsstrategie nach den methodischen Grundlagen von Chen et al. [2].
• Untersuchung der Parameteridentifikation anhand von Kraft-Verschiebungs-Kurven sowie durch die zusätzliche Einbeziehung lokaler Dehnungsfelder.
• Durchführung einer Sensitivitäts- und Identifizierbarkeitsanalyse zur Bewertung möglicher Parameterwechselwirkungen und zur Untersuchung der Trennbarkeit von Temperatur- und Dehnrateneinflüssen.
• Vergleich der untersuchten Methoden hinsichtlich ihrer Vorhersagegüte, Robustheit, Parameterunsicherheit und ihres numerischen Aufwands.
• Validierung der identifizierten Materialparameter anhand unabhängiger Versuche und Ableitung von Empfehlungen für die Kalibrierung des Johnson-Cook-Materialmodells für S355MC.

Forschungshypothese

Es wird die Hypothese aufgestellt, dass eine simultane, gewichtete Identifikation über mehrere Versuchsbedingungen das temperatur- und dehnratenabhängige Werkstoffverhalten von S355MC zuverlässiger beschreibt als eine schrittweise Kalibrierung. Diese Annahme knüpft an die Ergebnisse von Milani et al. [1] an, die für die untersuchten Werkstoffe eine verbesserte Vorhersagefähigkeit durch eine gewichtete Mehrzielidentifikation berichten.

Darüber hinaus wird erwartet, dass die FE-basierte Einbeziehung lokaler Dehnungsfelder und unterschiedlicher Probengeometrien zusätzliche Informationen für die Identifikation der Materialparameter liefert. Das Potenzial von FE-basierter Identifikation unter Verwendung von Vollfeldmessungen wird von Chen et al. [2] beschrieben. Ob sich dadurch auch für S355MC eine verbesserte Vorhersagegüte bei unabhängigen Versuchen erzielen lässt, soll im Rahmen der Arbeit überprüft werden.

Die Hypothese wird anhand der Übereinstimmung zwischen Simulation und Experiment, der Vorhersagegüte bei unabhängigen Validierungsversuchen sowie der Sensitivität und Unsicherheit der identifizierten Parameter überprüft. Dabei wird insbesondere untersucht, ob sich die Einflüsse von Temperatur und Dehnrate anhand der verfügbaren Versuchsdaten hinreichend voneinander trennen lassen.

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse der Werkstoffmechanik und der Finite-Elemente-Methode
• Interesse an numerischer Simulation und Materialmodellierung
• Kenntnisse in Abaqus und Python sind von Vorteil

Literatur

[1] Milani, A. S., Dabboussi, W., Nemes, J. A., & Abeyaratne, R. C. (2009). An improved multi-objective identification of Johnson–Cook material parameters. International Journal of Impact Engineering, 36(2), 294–302. https://doi.org/10.1016/j.ijimpeng.2008.02.003

[2] Chen, B., Starman, B., Halilovič, M., Berglund, L. A., & Coppieters, S. (2025). Finite Element Model Updating for Material Model Calibration: A Review and Guide to Practice. Archives of Computational Methods in Engineering, 32, 2035–2112. https://doi.org/10.1007/s11831-024-10200-9

Bewerbung

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Du vergleichst konventionelle und FE-basierte Identifikationsmethoden, um zu untersuchen, wie sich Materialparameter des Johnson-Cook-Modells anhand experimenteller Zugversuche bei unterschiedlichen Temperaturen und Dehnraten zuverlässig bestimmen lassen und welchen Mehrwert lokale Dehnungsfelder und unterschiedliche Probengeometrien für die Kalibrierung von S355MC bieten.

 

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Kevin Prüfer, M.Sc.
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Tel.: 089 289 13996
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