5 Werkstofftechnik
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Organisationseinheit der BAM
Glasses stand out by their wide and continuously tunable chemical composition and large variety of unique shaping techniques making them a key component of modern high technologies. Glass development, however, is still often too cost-, time- and energy-intensive. The use of robotic melting systems embedded in an ontology-based digital environment is intended to overcome these problems in future.
For this purpose, a robotic high throughput glass melting system is equipped with novel inline sensors for process monitoring, machine learning (ML)-based, adaptive algorithms for process monitoring and optimization, novel tools for high throughput glass analysis and ML-based algorithms for glass design. This includes software tools for data mining as well as property and process modelling. The presentation provides an overview of how all these tools merge into a digital infrastructure and illustrates their usability using examples.
All infrastructural parts were developed by a consortium consisting of the Fraunhofer ISC in Würzburg, the Friedrich-Schiller-University Jena (OSIM), the Clausthal University of Technology (INW) and the Federal Institute for Materials Research and Testing (BAM, Division Glasses) as part of a joint project of the German research initiative MaterialDigital.
lasses stand out by their wide and continuously tunable chemical composition and large variety of unique shaping techniques making them a key component of modern high technologies. Glass development, however, is still often too cost-, time- and energy-intensive. The use of robotic melting systems embedded in an ontology-based digital environment is intended to overcome these problems in future. As part of the German research initiative MaterialDigital, the joint project GlasDigital takes first steps in this direction. The project consortium involves the Fraunhofer ISC in Würzburg, the Friedrich Schiller University Jena (OSIM), the Clausthal University of Technology (INW), and the Federal Institute for Materials Research and Testing (BAM, Division Glasses) and aims to combine all main basic components required for accelerated data driven glass development. For this purpose, a robotic high throughput glass melting system is equipped with novel inline sensors for process monitoring, machine learning (ML)-based, adaptive algorithms for process monitoring and optimization, novel tools for high throughput glass analysis and ML-based algorithms for glass design, including software tools for data mining as well as property and process modelling. The talk gives an overview how all these tools are interconnected and illustrates their usability with some examples.
GlasDigital
(2023)
Die Integration und Wiederverwendung von Wissen und Daten aus der Herstellung, Bearbeitung und Charakterisierung von Materialien wird im Zuge der digitalen Transformation in der Materialwissenschaft und Werkstofftechnologie in verschiedenen Projekten behandelt. Dabei liegt der Fokus auf der Interoperabilität von Daten und Anwendungen, die nach den FAIR-Prinzipien erstellt und veröffentlicht werden. Zur Umsetzung eines komplexen Datenmanagements und der Digitalisierung im Bereich der Materialwissenschaften gewinnen Ontologien zunehmend an Bedeutung. Sie ermöglichen sowohl menschenlesbare als auch maschinenverständliche und -interpretierbare Wissensrepräsentationen durch semantische Konzeptualisierungen.
Im Rahmen des Projektes Plattform MaterialDigital (PMD, materialdigital.de), welches in dieser Präsentation vorgestellt wird, werden Ontologien verschiedener Ebenen entwickelt (verbindende mid-level sowie Domänen-Ontologien). Die PMD-Kernontologie (PMD Core Ontology - PMDco) ist eine Ontologie der mittleren Ebene, die Verbindungen zwischen spezifischeren MSE-Anwendungsontologien und domänenneutralen Konzepten herstellt, die in bereits etablierten Ontologien höherer Ebenen (top-level Ontology) verwendet werden. Sie stellt somit einen umfassenden Satz von durch Konsensbildung in der Gemeinschaft (geteiltes Vokabular) entstanden Bausteinen grundlegender Konzepte aus der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik (MSE) dar. In dieser Präsentation wird die PMDco adressiert.
Weiterhin wird eine auf die PMDco bezogene normenkonforme ontologische Repräsentation zur Speicherung und Weiterverarbeitung von Zugversuchsdaten – die Tensile Test Ontology (TTO) – präsentiert, die in enger Zusammenarbeit mit dem zugehörigen DIN-Standardisierungsgremium NA 062-01-42 AA erstellt wurde. Dies umfasst den Weg von der Entwicklung einer Ontologie nach Norm, der Konvertierung von Daten aus Standardtests in das interoperable RDF-Format bis hin zur Verbindung von Ontologie und Daten. Auf Grundlage der dabei entwickelten Struktur und Vorgehensweise können weitere Materialcharakterisierungsmethoden semantisch beschrieben werden, woraus sich in diesem Zusammenhang Kooperationsmöglichkeiten ergeben.
Das hochaktuelle Thema der Integration und Wiederverwendung von Wissen und Daten aus Herstellung, Bearbeitung und Charakterisierung von Materialien wird im Zuge der digitalen Transformation in der Materialwissenschaft und Werkstofftechnologie in verschiedenen Projekten adressiert. Dabei stehen die Interoperabilität von nach FAIR-Prinzipien erstellten und veröffentlichten Daten und Anwendungen im Vordergrund. Zur Umsetzung eines komplexen Datenmanagements sowie der Digitalisierung im Bereich der Materialwissenschaften etablieren sich Ontologien zunehmend als belastbares Werkzeug. Sie ermöglichen sowohl menschenlesbare als auch maschinenverständliche und -interpretierbare Wissensrepräsentationen durch semantische Konzeptualisierungen.
Im Rahmen des Projektes Plattform MaterialDigital (PMD, materialdigital.de) werden Ontologien verschiedener Ebenen entwickelt (verbindende mid-level sowie Domänen-Ontologien). Die PMD-Kernontologie (PMD Core Ontology - PMDco) ist eine Ontologie der mittleren Ebene), die Verbindungen zwischen spezifischeren MSE-Anwendungsontologien und domänenneutralen Konzepten herstellt, die in bereits etablierten Ontologien höherer Ebenen (top-level Ontology) verwendet werden. Sie stellt somit einen umfassenden Satz von durch Konsensbildung in der Gemeinschaft (geteiltes Vokabular) entstanden Bausteinen grundlegender Konzepte aus der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik (MSE) dar. Das primäre Ziel des PMDco-Designs ist es, die Interoperabilität zwischen verschiedenen MSE-bezogenen und anderen Ontologien zu ermöglichen. Die PMDco dient als umfassend ausgelegte und erweiterbare semantische Zwischenschicht, die gemeinsame MSE-Konzepte durch semantisches Mapping auf andere Darstellungen vereinheitlicht, was sie zu einem effizienten Werkzeug zur Strukturierung von MSE-Wissen macht. In dieser Präsentation wird die Version 2.0 der PMDco vorgestellt.
Weiterhin wird eine auf die PMDco bezogene normenkonforme ontologische Repräsentation zur Speicherung und Weiterverarbeitung von Zugversuchsdaten präsentiert, die in enger Zusammenarbeit mit Standardisierungsgremien erstellt wurde. Dies umfasst den Weg von der Entwicklung einer Ontologie nach Norm, der Konvertierung von Daten aus Standardtests in das interoperable RDF-Format bis hin zur Verbindung von Ontologie und Daten. Letztendlich können die entsprechenden Daten in einem Triple Store abgelegt und abgefragt werden. Auf Basis dieser Zugversuchsontologie wurde im Folgenden unter Verwendung eines elektronischen Laborbuches (electonic lab notebook – ELN) zur Datenaufnahme eine Praktikumsreihe von Universitätsstudierenden digitalisiert. Dadurch wurde eine vollständig digital integrierte Versuchsführung ermöglicht, die auf andere Versuchsreihen und Experimente übertragbar ist und ebenfalls vorgestellt werden soll. Neben einer erleichterten Aufnahme, Analyse und (Wieder-)Verwendbarkeit von Daten wird damit eine Sensibilisierung von Studierenden für Datenstrukturierung sowie semantische Technologien im Sinne der Aus- und Weiterbildung erreicht.
GlasDigital
(2023)
Der aktuelle Stand des MateriaDigital1 Projektes GlasDigital wird vorgestellt. Hierbei wird allgemein die Problem- und Zielstellung präsentiert, als auch auf 2 separaten Postern die Ergebnisse. Diese beinhalten zum Einen die smarte Gestaltung der robotergestützten Glasschmelzanlage der BAM inkl. Analytik und zum Anderen die Digitalisierungsbestrebungen im Bereich Glas, d.h. ML-gestützte C-S-P-Simulation, Ontologie für den Werkstoff Glas, Digitaler Zwilling des Gießprozesses.
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.