In-situ-Schätzung von Materialparametern für mechanische Simulationsmethoden mittels Extended Kalman Filter

In-situ-Schätzung von Materialparametern für mechanische Simulationsmethoden mittels Extended Kalman Filter

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Motivation

Die Materialparameter für Materialmodelle in der numerischen Simulation werden üblicherweise mit Hilfe von Charakterisierungsversuchen bestimmt. Die klassische Modellanpassung anhand von Charakterisierungsversuchen, z. B. mit Hilfe von Kleinste-Quadrate-Schätzungen, führt zu einer ersten Schätzung der (Material-)Parameter λmat. Aufgrund von Modell- und Messabweichungen ist λmat jedoch unsicher und schwankt, so dass die simulierten Prozessparameter (z.B. Greiferkräfte) nicht mit den experimentell ermittelten Werten übereinstimmen. Das Extended Kalman Filter (EKF) wird verwendet, um Informationen über die Abweichungen der Materialparameter zwischen den Charakterisierungstests und dem beobachteten In-situ-Verhalten zu finden und zu bestimmten Zeitpunkten (t = 1,2,…) eine rekursive Parameterschätzung λmat,t zu ermöglichen, so dass die simulierten Ergebnisse besser mit den Experimenten übereinstimmen. Insgesamt kann dies unzureichend modelliertes Materialverhalten aufdecken und wertvolles Feedback für die Modellverfeinerung liefern.

Arbeitsinhalte:
  • Recherche zum Stand der Technik und Forschung der Parameterschätzung mittels Extended Kalman Filter
  • Entwicklung und Implementierung von Methoden zur Parameterschätzung (Mitbetreuung durch Projektpartner aus der Informatik)
  • Benchmark der entwickelten Methode gegen konventionelle Charakterisierungsmethoden
  • Schriftliche Ausarbeitung und Dokumentation der Ergebnisse
Voraussetzungen:
  • Eigeninitiative und selbstständige Arbeitsweise
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten
  • Interesse an Simulation und Numerik
  • Programmiererfahrung in Python und Fortran
  • Vorkenntnisse in der Schätztheorie sind hilfreich

Fachrichtung: Maschinenbau / Computational Engineering

Art der Arbeit: simulativ/numerisch

Beginn: ab sofort

Bewerbung: Lebenslauf und Notenspiegel bitte an die Kontaktemailadresse 

Kontakt:  M. Sc. Johannes Mitsch,  Email: johannes.mitsch∂kit.edu