Automatische Generierung von FE-Modellen mit neuronalen Netzen : B07/18

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Baumann, Tobias:
Automatische Generierung von FE-Modellen mit neuronalen Netzen : B07/18.
Bayreuth , 2018 . - 49 p.
( Bachelor thesis, 2018 , Universität Bayreuth, Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Lehrstuhl Konstruktionslehre/CAD)

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Bis zur Evaluierung einer Idee mittels der Finite Elemente Analyse sind mehrere manuelle Schritte notwendig. Der Konstrukteur setzt seine Idee in einem CAD-Modell um. Aus diesem exportiert er die Geometriedaten, um sie im Anschluss in das FE-Programm zu importieren. Danach übernimmt ein Netzgenerator die selbständige Vernetzung des Modells, ehe der Konstrukteur die Randbedingungen und die Materialeigenschaften zuweist. Eine Automatisierung dieser Schritte würde die Dauer bis zum Ergebnis erheblich reduzieren.
Ein möglicher Ansatz ist der Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen (im Folgenden neuronale Netze). Der Konstrukteur skizziert seine Idee und das neuronale Netz extrahiert über Bilderkennung alle relevanten Eigenschaften, um diese anschließend in das FE-Modell umzuwandeln. Zahlreiche Wettbewerbe belegen den erfolgreichen Einsatz neuronaler Netze im Bereich der Bilderkennung, deren Möglichkeiten sich aber nicht nur auf Bilder beschränken. Der Gebrauch von neuronalen Netzen zusammen mit der Finite Elemente Analyse ist ebenfalls kein neuer Gedanke. Beispielsweise gab es in der Vergangenheit Untersuchungen zum Materialverhalten und dem Versagen während des Kaltumformprozesses. Sprügel und Wartzack] benutzen die Knotenkoordinaten zur Erkennung von Bauteilen innerhalb des FE-Programms. Anschließend kann darauf aufbauend die Plausibilität der FE-Simulation bestimmt werden. In all diesen Untersuchungen werden aber weder Bilder verwendet noch ist es das Ziel, ein FE-Modell zu erzeugen. Damit handelt es sich nach Wissen des Autors bei dem oben beschriebenen Einsatz der neuronalen Netze in der Finite Elemente Analyse um einen neuen Ansatz.
In der Arbeit soll dieses Konzept auf seine Machbarkeit hin überprüft werden. Dazu lassen sich drei Kernaufgaben identifizieren. Der erste Schritt umfasst die Erstellung einer Bewertungsgrundlage. Ein einfaches Balkenproblem dient als Vorlage zur Anfertigung eines aussagekräftigen Datensatzes. Als Nächstes folgt die Ausarbeitung eines Verfahrens, in dem mittels eines neuronalen Netzes aus einer Skizze ein FE-Modell erzeugt wird. Den Abschluss bilden die Evaluierung des Verfahrens und der Rückschluss auf die Realisierung.