Datengestützte Modellierung der Alterung

Ziel des Teilprojektes vom Verbundvorhaben „Beständigkeit von Biokunststoffen (BK) und Bioverbundwerkstoffen (BVK)“ ist die Implementierung diverser Modelle zur Lebensdauervorhersage
von BK und BVK. Dabei sollen die klassischen Methoden der Modellierung sowie die Methoden des Machine Learnings verwendet werden, um eine Vorhersage über die Lebensdauer und zusätzlich der Medienbeständigkeit von ausgewählten BK und BVK zu treffen. Hierzu sollen die Auswirkungen der Temperatur als dominierender Alterungseinfluss in Kombination mit den anwendungsbezogenen Alterungseinflüssen auf die Lebensdauer untersucht werden.

Die klassischen Modelle zur Lebensdauervorhersage verschiedener Werkstoffe sollen das Verständnis über die Abläufe während der Alterung und deren Wechselwirkungen von BK und BVK erweitern. Die von den anderen Teilprojekten generierten Datensätze über das Alterungsverhalten sowie die Medienbeständigkeit sollen mithilfe der Methoden des Machine Learnings verwendet werden, um Modelle zu trainieren, welche das Alterungsverhalten und die Medienbeständigkeit vorhersagen können. Zusätzlich sollen die Modelle in der Lage sein, Ähnlichkeiten zwischen sich ähnlich verhaltenden Werkstoffen herstellen und damit die Beständigkeit zuverlässiger vorhersagen.

Des Weiteren sollen die im Laufe des Teilprojektes entwickelten Modelle für die einzelnen BK und BVK im Rahmen des Verbundprojektes durch die Ergebnisse aus laufenden Alterungsversuchen validiert bzw. verbessert werden. Durch die gewonnenen Erkenntnisse und Kennwerten aus den Modellen können die Langzeitbeständigkeiten der verschiedenen BK und BVK zuverlässiger vorhergesagt werden.