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Forschung zur digitalen Entwurfsmethode von Asphaltmischungen basierend auf dem Materialgenom

Die datengesteuerte Materialgenom-Methode ist der Trend der Materialforschung und -entwicklung der Zukunft, insbesondere für die Asphaltmischung mit komplexen Mesostrukturen und umfangreichen Anwendungsbereichen. Um die Methode des Materialgenoms voranzutreiben, sind Materialcharakterisierungstechnologie, numerische Studien und eine Genomdatenbank die Schlüsselpunkte. Es gibt jedoch einen Mangel an relevanter Forschung über die Zusammensetzung von Asphaltmischgut. In diesem Projekt wird das Konzept der Material-Genom-Methode angewandt, außerdem werden die Mesoskala-Test- und Charakterisierungsmethode, die Finite-Elemente-Methode und die Methode des maschinellen Lernens verwendet, um die digitale Design-Methode der Asphaltmischung basierend auf dem Material-Genom eingehend zu untersuchen. Zunächst wird basierend auf der industriellen CT sowie der digitalen Bildverarbeitungstechnologie die Methode der mesostrukturellen Gendarstellung vorgeschlagen und das Mesostrukturmodell mittels zufälliger Geninformation erstellt; anschließend wird auf der Grundlage des zufälligen Mesostrukturmodells in Kombination mit den Kontakt- und Schadensparametern, welche aus dem rheologischen Test und dem digitalen Bildkorrelationstest gewonnen werden, das Finite-Elemente-Modell zur Berechnung der mechanischen Eigenschaften erstellt. Schließlich kann eine Datenbank des mesostrukturellen Genoms der Asphaltmischung erstellt werden. Außerdem kann ein Vorhersagemodell der mechanischen Eigenschaften der Asphaltmischung mittels maschinellen Lernens erstellt werden. Dieses Projekt ist von großer Bedeutung, um die Anwendung der Material-Genom-Methode in der Auseinandersetzung mit Asphaltmischungen zu fördern und den Forschungs- und Entwicklungszyklus sowie die Kosten zu reduzieren.

Auftraggeber

Chinesisch-Deutsche Zentrum für Wissenschaftsförderung (CDZ)

Kooperation

Harbin Institute of Technology, China

Jahr der Fertigstellung

2023

Bearbeiter

Dr.-Ing. Pengfei Liu