FilDeep: KI-gestützte Simulation großer Deformationen elastisch-plastischer Festkörper

In der Fertigungstechnik sind große Deformationen elastisch‑plastischer Materialien ein zentrales Problem. Traditionelle numerische Verfahren stoßen hier an Grenzen, weil sie auf umfangreiche, hochpräzise Datensätze angewiesen sind – Daten, die in der Praxis schwer zu beschaffen sind. Das neue Forschungsprojekt FilDeep löst dieses Dilemma, indem es ein Multi‑Fidelity‑Deep‑Learning‑Framework entwickelt, das gleichzeitig mit niedriger‑ und hoher‑Treue‑Daten trainiert.

FilDeep nutzt ein innovatives, attention‑basierte Cross‑Fidelity‑Modul, das physikalische Wechselwirkungen über große Entfernungen hinweg erfasst und so die Genauigkeit der Simulationen deutlich verbessert. Durch die Kombination von großen, aber weniger genauen Datensätzen mit wenigen, hochpräzisen Messungen erreicht das System eine optimale Balance zwischen Datenmenge und Datenqualität.

Die ersten Experimente, die das klassische Stretch‑Bending‑Problem untersuchen, zeigen, dass FilDeep die bisherige Spitzenleistung in der Simulation großer Deformationen übertrifft. Damit eröffnet das Verfahren neue Möglichkeiten für die schnelle und zuverlässige Analyse von Fertigungsprozessen, bei denen elastisch‑plastische Materialien eine Rolle spielen.