5 Werkstofftechnik
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Organisationseinheit der BAM
Knowledge representation in the materials science and engineering (MSE) domain is a vast and multi-faceted challenge: Overlap, ambiguity, and inconsistency in terminology are common. Invariant and variant knowledge are difficult to align cross-domain. Generic top-level semantic terminology often is too abstract, while MSE domain terminology often is too specific.
In this poster presentation, an approach how to maintain a comprehensive and intuitive MSE-centric terminology composing a mid-level ontology–the PMD core ontology (PMDco)–via MSE community-based curation procedures is shown.
The PMDco is designed in direct support of the FAIR principles to address immediate needs of the global experts community and their requirements. The illustrated findings show how the PMDco bridges semantic gaps between high-level, MSE-specific, and other science domain semantics, how the PMDco lowers development and integration thresholds, and how to fuel it from real-world data sources ranging from manually conducted experiments and simulations as well as continuously automated industrial applications.
Tensile Test Ontology (TTO)
(2023)
This is the stable version 2.0.1 of the PMD ontology module of the tensile test (Tensile Test Ontology - TTO) as developed on the basis of the 2019 standard ISO 6892-1: Metallic materials - Tensile Testing - Part 1: Method of test at room temperature.
The TTO was developed in the frame of the PMD project. The TTO provides conceptualizations valid for the description of tensile test and corresponding data in accordance with the respective standard. By using TTO for storing tensile test data, all data will be well structured and based on a common vocabulary agreed on by an expert group (generation of FAIR data) which will lead to enhanced data interoperability. This comprises several data categories such as primary data, secondary data and metadata. Data will be human and machine readable. The usage of TTO facilitates data retrieval and downstream usage. Due to a close connection to the mid-level PMD core ontology (PMDco), the interoperability of tensile test data is enhanced and data querying in combination with other aspects and data within the broad field of material science and engineering (MSE) is facilitated.
The TTO class structure forms a comprehensible and semantic layer for unified storage of data generated in a tensile test including the possibility to record data from analysis, re-evaluation and re-use. Furthermore, extensive metadata allows to assess data quality and reproduce experiments. Following the open world assumption, object properties are deliberately low restrictive and sparse.
In dieser Präsentation werden die letzten Entwicklungen in der Plattform MaterialDigital (PMD) im DIN Normenausschuss 062-01-42 AA zur Zug- und Duktilitätsprüfung für Metalle vorgestellt. Dabei werden hauptsächlich die Entwicklungen und Neustrukturierung der PMD Core Ontology (PMDco) sowie die entsprechende Anpassung der Zugversuchsontologie (Tensile Test Ontology - TTO) inklusive des Datenmappings adressiert. Für das Datenmapping wurde ein speziell im Zusammenhang mit der PMD erstellter Zugversuchsdatensatz verwendet, welcher frei verfügbar in einem online Zenodo Repository veröffentlicht ist. Weiterhin wird die Weiterentwicklung der Norm in Verbindung mit ihrer folgenden Revision hinsichtlich der Integration von Aspekten zur Digitalisierung in der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik sowie der Verwendung von semantischen Technologien, wie unter anderem ontologischen Repräsentationen von Materialien und Prozessen, diskutiert.
This is an interactive workshop of the Plattform MaterialDigital (PMD) on Semantic Web technologies (SWT) where we delve into the world of ontology development and data structuring in the field of materials science and engineering (MSE). This workshop is designed to equip participants with essential skills in categorizing classes within ontologies, with a special emphasis on the PMD Core Ontology (PMDco). Discover the immense value of ontologies for MSE data reproducibility and reuse and harness the power of PMDco to foster your data management practices.
In this workshop, you will explore the intricacies of class categorization when developing ontologies in the MSE domain. Through interactive discussions and hands-on exercises, you will learn effective techniques for structuring and organizing ontologies to enhance data retrieval and analysis. You will gain valuable insights into best practices and considerations for class categorization, aiming at optimal data organization and management within your MSE projects.
One of the highlights of this workshop is the introduction to PMDco, a mid-level ontology in the field of MSE developed community-driven in the frame of the project PMD. Learn about PMDco, its underlying concepts, and its application in detail. Discover how PMDco provides a comprehensive framework for MSE data representation, enabling seamless integration and interoperability across different systems and platforms. In addition to exploring PMDco, this workshop will illustrate the benefits of data interoperability and SWT with respect to leveraging the full potential of MSE data.
The efforts taken within the project ‘platform MaterialDigital’ (PMD, materialdigital.de) to store FAIR data in accordance with a standard-compliant ontological representation (‘application ontology’) of a tensile test of metals at room temperature (ISO 6892-1:2019-11) will be presented. This includes the path from developing an ontology in accordance with the respective standard, converting ordinary data obtained from standard tests into the interoperable RDF format, up to connecting the ontology and data. The semantic connection of the ontology and data leads to interoperability and an enhanced ability of querying. For further reusability of data and knowledge semantically stored, the PMD core ontology (PMDco) was developed, which is a mid-level ontology in the field of MSE. The semantic connection of the tensile test application ontology to the PMDco is also presented. Moreover, Ontopanel, a tool for domain experts facilitating visual ontology development and mapping for FAIR data sharing in MSE, is introduced briefly.
Das hochaktuelle Thema der Integration und Wiederverwendung von Wissen und Daten aus Herstellung, Bearbeitung und Charakterisierung von Materialien ('Digitalisierung von Materialien') wird in den Projekten Innovationsplattform MaterialDigital (PMD, materialdigital.de) und Materials-open-Lab (Mat-o-Lab, matolab.org) adressiert. In diesem Beitrag werden die Weiterentwicklungen in diesen Projekten hinsichtlich der Speicherung von Zugversuchsdaten gemäß einer normenkonformen (DIN EN ISO 6892-1:2019-11) ontologischen Repräsentation vorgestellt. Das umfasst den Weg von der Entwicklung einer Ontologie nach Norm, der Konvertierung von Daten aus Standardtests in das interoperable RDF-Format bis hin zur Verknüpfung von Ontologie und Daten. Letztendlich können die entsprechenden Daten in einem Triple Store abgelegt und abgefragt werden.
Mit der Digitalisierung von Materialien und Prozessen ist ein Paradigmenwechsel in der Materialentwicklung, -gestaltung und -optimierung verbunden, welcher gleichermaßen vielseitige Möglichkeiten eröffnet und eine große Herausforderung darstellt. Insbesondere sind bei den Digitalisierungsbestrebungen die Qualitätssicherung von Prozessen und Ausgabedaten sowie die Interoperabilität zwischen Anwendungen nach FAIR-Prinzipien (Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability) sicherzustellen. Dies umfasst die Speicherung, Verarbeitung und Abfrage von Daten in möglichst standardisierter Form, wobei entsprechend auch Normungs- und Standardisierungsgremien beteiligt werden müssen. Um der Herausforderung gerecht zu werden, Materialdaten für alle Beteiligten konsistent zu kontextualisieren, müssen alle notwendigen Informationen zum Zustand des Materials inklusive produktions- und anwendungsbedingter Veränderungen über eine einheitliche, maschinenlesbare Beschreibung verfügbar gemacht werden. Hierfür sollen Ontologien genutzt werden, da sie maschinenverständliche und -interpretierbare Wissensrepräsentationen durch semantische Konzeptualisierungen ermöglichen, die für das Datenmanagement und die Digitalisierung im Bereich der Materialwissenschaften benötigt werden.
Dieses hochaktuelle Thema der Integration und Wiederverwendung von Wissen und Daten aus Herstellung, Bearbeitung und Charakterisierung von Materialien wird in den Projekten Innovationsplattform MaterialDigital (PMD, materialdigital.de) und Materials-open-Lab (Mat-o-Lab, matolab.org) adressiert. Diese beiden unter der Beteiligung der Bundeanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) durchgeführten Projekte wurden auf der 39. Vortrags- und Diskussionstagung „Werkstoffprüfung“ (2021) grundlegend vorgestellt. In dieser Präsentation sollen die Weiterentwicklungen hinsichtlich der Speicherung von Zugversuchsdaten gemäß einer normenkonformen ontologischen Repräsentation vorgestellt werden. Das umfasst den Weg von der Entwicklung einer Ontologie nach Norm, der Konvertierung von Daten aus Standardtests in das interoperable RDF-Format bis hin zur Verknüpfung von Ontologie und Daten. Letztendlich können die entsprechenden Daten in einem Triple Store abgelegt und abgefragt werden.
Die übliche Standardisierung von mechanischen Prüfverfahren im Bereich der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik dient als solide Grundlage für die Ontologieentwicklung. Daher wurde der Zugversuch von Metallen bei Raumtemperatur nach DIN EN ISO Norm 6892-1:2019-11 als einer der ersten Anwendungsfälle in den genannten Projekten ausgewählt. Die Betrachtung und Beschreibung des Zugversuchs beinhaltet sowohl dessen ontologische Darstellung als auch eine exemplarische Datengenerierung. Die semantische Verbindung von Ontologie und Daten führt zu Interoperabilität und einer verbesserten Abfragefähigkeit.
Following the new paradigm of materials development, design and optimization, the digitalization of materials and processes is the main goal which imposes a huge challenge. In this respect, the quality assurance of processes and output data as well as the interoperability between applications following FAIR (findability, accessibility, interoperability, reusability) principles are to be ensured. This includes storage, processing and querying of data in a preferably standardized form, also addressing the incorporation of standardization bodies. To meet the challenge to contextualize material data in a way that is consistent with all stakeholders, all necessary information on the condition of the material including production and application-related changes have to be made available via a uniform, machine-readable description. For this purpose, ontologies are to be used since they allow for machine-understandable knowledge representations and semantic conceptualizations that are needed for data management and the digitalization in the field of materials science.
With respect to this currently ever-growing topic of integration and reuse of data and knowledge from synthesis, production and characterization of materials, this presentation shows the efforts taken within the project Platform MaterialDigital (PMD, materialdigital.de) to store tensile test data in accordance with a standard-compliant ontological representation. The includes the path from developing an ontology in accordance with the respective standard, converting ordinary and arbitrarily selected data gained from standard tests into the interoperable RDF format, up to connecting the ontology and data, respectively. Finally, such data can be queried from a triple store.
In the field of material science and engineering (MSE), most mechanical test methods are standardized which serves as a valid basis for ontology development. Therefore, the well-known tensile test of metals at room temperature (DIN EN ISO standard 6892-1:2019-11) was selected to be considered as one of the first use cases in PMD. This consideration within the PMD features both, the ontological representation of such a tensile test in accordance with the standard as well as exemplary data generation. The semantic connection of the ontology and data leads to interoperability and an enhanced ability of querying.
The dataset provided in this repository comprises data obtained from a series of characterization tests performed to a sheet of typical S355 (material number: 1.0577) structural steel (designation of steel according to DIN EN 10025-2:2019). The tests include methods for the determination of mechanical properties such as, e.g., tensile test, Charpy test and sonic resonance test. This dataset is intended to be extended by the inclusion of data obtained from further test methods. Therefore, the entire dataset (concept DOI) comprises several parts (versions), each of which is addressed by a unique version DOI.
The data were generated in the frame of the digitization project Innovationplatform MaterialDigital (PMD) which, amongst other activities, aims to store data in a semantically and machine understandable way. Therefore, data structuring and data formats are focused in addition to aspects in the field of material science and engineering (MSE). Hence, this data is supposed to provide reference data as basis for experimental data inclusion, conversion and structuring (data management and processing) that leads to semantical expressivity as well as for MSE experts being generally interested in the material properties and knowledge.
Die Digitalisierung von Materialien und Prozessen stellt eine große Herausforderung dar, die nur durch eine Bündelung der Bemühungen aller Beteiligten in diesem Bereich erreicht werden kann. Bei einer derartigen digitalen Beschreibung spielen Datenanalysemethoden, eine Qualitätssicherung von Prozessen inklusive Input- und Output-Daten sowie die Interoperabilität zwischen Anwendungen nach den FAIR-Prinzipien eine wichtige Rolle. Dies umfasst das Speichern, Verarbeiten und Abfragen von Daten in einer vorzugsweise standardisierten Form (Beteiligung von Normungsgremien).
Zur Bewältigung dieser Herausforderung ist eine mit allen Stakeholdern konsistente Kontextualisierung der Materialdaten anzustreben, d.h. alle erforderlichen Informationen über den Zustand des Materials einschließlich produktions- und anwendungsbezogener Änderungen müssen über eine einheitliche, maschinenlesbare Beschreibung verfügbar gemacht werden. Dazu werden Wissensrepräsentationen und Konzeptualisierungen ermöglichende Ontologien verwendet. Eine zentrale Betrachtungsweise in diesem Zusammenhang ist die Realisierung von (automatisierten) Datenpipelines, die eine Beschreibung und Verfolgung von Daten ausgehend von ihrer Erzeugung, bspw. in einem Messgerät, bis zu ihrer globalen Verwendung in möglicherweise verschiedenen Kontexten beinhalten.
Erste Bemühungen und Ansätze zu diesen Problemstellungen führten im Projekt Innovations-Plattform Material Digital (PMD, materialdigital.de) zur Erstellung von Anwendungsontologien, die Prozesse und Testmethoden explizit beschreiben. Dabei wurde u.a. der Zugversuch an Metallen bei Raumtemperatur nach ISO 6892-1 ontologisch beschrieben. Diese als Beispiel dienende Ontologieentwicklung wird in dieser Präsentation vorgestellt. Weiterhin wurde, ausgehend von der domänenspezifischen Entwicklung von Anwendungsontologien, eine Kernontologie erstellt, die eine übergeordnete Verbindung von ontologischen Konzepten aufgrund der Verwendung gleichen Vokabulars und semantischer Verknüpfungen erlaubt. Diese sowie die das PMD-Projekt selbst werden ebenfalls in dieser Präsentation vorgestellt.