Digitale Materialmodelle für faserverstärkte Thermoplaste

Die Herausforderung: Komplexes Langzeitverhalten

Das mechanische Verhalten von TPC ist hochkomplex. Es wird u.a. bestimmt durch:

• Faserorientierung
• Faserlängenverteilung
• Faser-Matrix-Haftung
• mikromechanische Wechselwirkungen

Für sicherheitsrelevante Anwendungen, etwa im Fahrzeug- oder Flugzeugbau, ist die präzise Vorhersage dieser Effekte essenziell. Bisher müssen Forschende das komplexe Materialverhalten durch viele zeit- und kostenintensive Tests ermitteln – besonders, wenn es um langfristige Alterungsprozesse geht.

Hier setzt »Predict-TPC« an: Unser Ziel ist es, ein anwendungsnahes Materialmodell zu entwickeln, das sich schneller und flexibler kalibrieren lässt – unterstützt durch moderne Simulationstechniken statt ausschließlich durch Versuche. So schaffen wir die Grundlage für effizientere Entwicklungsprozesse und zuverlässige, nachhaltige Leichtbauanwendungen. 

Unser Ansatz: Vom Experiment zum digitalen Materialmodell

Das Herzstück von »Predict-TPC« ist das intelligente Zusammenspiel aus Experiment, digitaler Mikrostrukturanalyse und moderner Multiskalensimulation. Am Anfang steht eine gezielte, effiziente Werkstoffprüfung. Mit innovativen Versuchsmethoden werden die entscheidenden mechanischen Eigenschaften der thermoplastischen Composites erfasst – insbesondere ihr zeitabhängiges Verhalten wie Kriechen und Relaxation. Ziel ist es, mit möglichst geringem Prüfaufwand möglichst aussagekräftige Daten zu gewinnen.

Diese experimentellen Ergebnisse werden anschließend mit einer digitalen Mikrostrukturanalyse verknüpft. Mithilfe des am Fraunhofer ITWM entwickelten Softwaretools FiberMath und FeelMath wird ein Digitaler Zwilling der Materialstruktur erzeugt. Darin lassen sich Faserorientierung und Faserlängenverteilung realitätsnah abbilden und mechanisch untersuchen, virtuell, flexibel und deutlich effizienter als rein experimentell.

In einem nächsten Schritt werden diese mikroskopischen Erkenntnisse in ein makroskopisches Werkstoffmodell überführt. Durch Multiskalenansätze wird der Einfluss der Mikrostruktur direkt in die Bauteilsimulation integriert. So entsteht ein Materialmodell, das das reale Verhalten des Werkstoffs präzise beschreibt – auch unter Langzeitbelastung. Das Ergebnis ist eine zuverlässige, schnelle und praxisnahe Vorhersage des Materialverhaltens. Entwicklungszeiten verkürzen sich, Prüfaufwände sinken, und Bauteile können sicherer und materialeffizienter ausgelegt werden.

Unser Ziel ist es, die Lücke zwischen Mikrostruktur und Bauteilverhalten systematisch zu schließen. Insbesondere das zeitabhängige Verhalten – Kriechen und Relaxation – kann präziser beschrieben und modelliert werden.

Der entwickelte Ansatz ist dabei nicht auf ein einzelnes Werkstoffsystem beschränkt. Er ist übertragbar auf andere faserverstärkte oder generell anisotrope Materialien und bildet die Grundlage für zukünftige Forschungsprojekte.

Das Projekt ist in vier Arbeitspakete gegliedert:

• Effiziente Werkstoffcharakterisierung:
  Dazu gehören Probekörperpräparation, mechanische Charakterisierung und Mikrostrukturaufnahmen.
  
• Makromodellierung:
  Dieses Paket umfasst die Definition der Konstitutivgleichungen und die Implementierung der makromechanischen Werkstoffmodelle sowie deren Validierung.
• Mikromodellierung:
  Darunter fallen Geometrische Mikrostrukturmodellierung, Virtuelles Werkstoff-Labor und die TPC-Materialkarte.
  
• Validierung der Methodik
  Hier stehen die Herstellung der Validierungsproben, die Spritzgusssimulation, die mechanische Charakterisierung der Validierungsproben sowie die Validierung der Multiskalensimulation im Fokus.

Unser Partner im Projekt:

Leibniz-Institut für Verbundwerkstoffe (Dr.-Ing. Sebastian Schmeer, stellvertretender Leiter der Abteilung »Bauteilentwicklung«)
 

Projektlaufzeit und Förderung:

Das rheinland-pfälzische Ministerium für Wissenschaft und Gesundheit fördert »Predict-TPC« mit 1,1 Millionen Euro. Die Projektlaufzeit beträgt rund anderthalb Jahre – von April 2025 bis Dezember 2026.

Verteilung der von Mises-Dehnung in Matrix und Fasern

FeelMath ermöglicht die Berechnung der lokalen Dehnungsverteilung unter Zug- Druck- und Schublasten auf Mikrostrukturen von faserverstärkten Thermoplasten (TPC). In dem Video ist die von Mises-Dehnung in der Matrix und den Fasern dargestellt. Die lokale Verteilung der von Mises-Dehnung in der Matrix und den Fasern beeinflusst die Werkstoffperformance und das Bauteilverhalten. Mithilfe digitaler Mikrostrukturanalysen im Projekt »Predict-TPC« wird eine präzisere Vorhersage des Materialverhaltens unter Belastung ermöglicht.

Verteilung der von Mises-Spannung in den Fasern

FeelMath ermöglicht die Berechnung der lokalen Spannungsverteilung unter Zug- Druck- und Schublasten auf Mikrostrukturen von faserverstärkten Thermoplasten (TPC). In dem Video ist die von Mises-Spannung in den Fasern dargestellt. Mithilfe eines anwendungsorientierten Materialmodells im Projekt »Predict-TPC« wird eine präzisere Simulation der Spannungsverteilung ermöglicht.