Die Forschungsaktivit?ten des Lehrstuhls ?Hybride Werkstoffe“ (Prof. Weidenmann), der Lehr- und Forschungseinheit ?Mechanical Engineering“ (Prof. Sause) und der Juniorprofessur "Data-driven Materials Processing" (Prof. Lechner) sind im Institutsteil "Sustainable Technologies and Systems" des MRM eng verzahnt und umfassen das gesamte werkstoffkundliche Spektrum zur Aufkl?rung von Prozess-Struktur-Eigenschafts-Beziehungen verschiedener Strukturwerkstoffe.

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Die Arbeitsgruppe ?Prozesse“ besch?ftgt sich mit der Entwicklung und Charakterisierung von Fertigungsprozessen zur nachhaltigen Herstellung von Verbundwerkstoffen und Werkstoffverbunden. Ein besonderes Augenmerk liegt hierbei auf der Darstellung von thermoplast- und duromerbasierten Verbundwerkstoffen sowie hybriden Werkstoffverbunden mit hohem Leichtbaupotenzial, wie z.B. Sandwichstrukturen oder Faser-威尼斯赌博游戏_威尼斯赌博app-【官网】l-Laminaten, mit serienf?higen Verfahren.

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Innerhalb der Arbeitsgruppe ?Werkstoffe & Mechanik“ wird eine Vielzahl von Prüfverfahren zur Materialcharakterisierung verwendet und methodisch weiterentwickelt. Den Schwerpunkt der Untersuchungen bildet die Materialklasse der Faserverbundwerkstoffe, es werden aber auch andere hybride Werkstoffe untersucht. Darüber hinaus werden alle Prüfverfahren auch auf s?mtliche herk?mmlichen Materialien, wie 威尼斯赌博游戏_威尼斯赌博app-【官网】le, Keramiken oder Polymere angewendet. Im Bereich der numerischen Modellierung liegt der Schwerpunkt auf der Darstellung von Materialien mit ausgepr?gter hierarchischer Ordnung. Hierzu werden Multiskalen- und?Multiphysik- sowie Homogenisierungsans?tze?weiterentwickelt. Insbesondere zur Darstellung von Sch?digungsvorg?ngen ?und dynamischen Ph?nomenen in diesen Werkstoffen sind solche Ans?tze notwendig um eine bessere Abbildung der Vorg?nge zu erreichen.

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Schwerpunkt der Arbeitsgruppe ?Zustandsüberwachung“ bildet die Nutzung von Sensordaten zur ?berwachung des Zustands von Prozessen und Bauteilen. Hierzu sollen einerseits Messtechniken weiterentwickelt werden, aber auch insbesondere die Datenstr?me mit selbstoptimierenden und adaptiven Algorithmen untersucht werden. Gerade bei der Nutzung zerst?rungsfreier Prüfverfahren und in der Prozessüberwachung fallen gro?e Datenmengen an, deren Analyse den Einsatz von Werkzeugen der künstlichen Intelligenz erfordern.

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