Es ist ein altbekanntes Problem: Man kann heißen Kunststoff in Spritzgussformen füllen und exakt in die gewünschte Form bringen – doch wenn die fertigen Kunststoffteile abkühlen, dann verformen sie sich, ziehen sich zusammen und verbiegen sich.

Roxana Pohlmann hat in ihrer Dissertation eine Lösung gefunden: Mit ihrem Verfahren kann man diese Effekte nicht nur simulieren, sondern auch gezielt umkehren. So lässt sich eine Spritzgussform designen, die genau die richtige Form hat, um Bauteile hervorzubringen, die dann nach dem unvermeidlichen Verformungsprozess exakt die gewünschte Geometrie annehmen. Dafür erhielt sie nun den Hannspeter-Winter-Preis der TU Wien.

Mathematik, verkehrt herum

Wenn man die Eigenschaften eines Materials gut kennt, dann kann man mit gut bekannten Methoden ausrechnen, wie es sich verhalten wird. Wie sich Kunststoffe beim Abkühlen verändern, lässt sich am Computer simulieren. Doch Roxana Pohlmann musste diese Aufgabe umkehren: Herauszufinden, wie man die Spritzgussform wählen muss, damit der Abguss dann nach allerlei Abkühlungs- und Verformungsprozessen exakt die gesuchten Maße hat, ist mathematisch gesehen eine völlig andere Herausforderung. Man spricht in diesem Fall von einem „inversen Problem“.

„Man kann natürlich einfach versuchen, eine passende Ausgangsform zu raten, dann den Abkühlprozess simulieren, die Ausgangsform entsprechend anpassen und es wieder versuchen – so lange, bis man der gewünschten Endform sehr nahe gekommen ist“, sagt Roxana Pohlmann. „Aber dieses Verfahren erfordert viele Iterationen. Wir wollten eine Methode haben, mit der man in einem einzigen Schritt die passende Spritzgussform direkt ausrechnen kann.“

Die Bauteilsimulation ist langwierig und jede Veränderung von Form oder Prozessparametern erfordert eine erneute Berechnung. Dadurch steigt der rechnerische Aufwand verschiedene Produktversionen zu simulieren schnell ins Unermessliche.

Deshalb ging Roxana Pohlmann danach noch einen Schritt weiter: Sie entwickelte ein neuronales Netz, eine künstliche Intelligenz, die mit berechneten Simulationsdaten trainiert wurde. Auf diese Weise lernte das System, wie sich Kunststoffe beim Abkühlen verformen. „Die künstliche Intelligenz kann dadurch schnell Vorhersagen für neue veränderte Bauteile liefern“, sagt Roxana Pohlmann. „Sie kann die spezifische Simulation also nicht ersetzen, aber aus Simulationsergebnissen lernen – und dadurch viel schneller ein Ergebnis liefern.“

Roxana Pohlmann

Roxana Pohlmann studierte Computational Engineering Science an der RWTH Aachen, wo sie sowohl ihr Bachelor- als auch ihr Masterstudium absolvierte; den Master schloss sie mit Auszeichnung ab. Bereits in ihrer Masterarbeit beschäftigte sie sich mit effizienten Methode zur Flächenrückführung simulationsbasierter Formoptimierung.

Seit 2021 forscht sie als Universitätsassistentin an der TU Wien am Institut für Leichtbau und Struktur-Biomechanik an neuen rechnerischen Methoden für das Spritzgießen von Kunststoffen. Teile ihrer Arbeit veröffentlichte sie bereits in internationalen Fachjournalen und präsentierte sie auf Konferenzen. Internationale Forschungserfahrung sammelte sie unter anderem als Research Scholar am Computer Science Research Institute der Sandia National Laboratories in den USA. Für ihre wissenschaftlichen Leistungen wurde sie mehrfach ausgezeichnet, unter anderem mit einem Marshall-Plan-Stipendium – nun erhält sie auch den Hannspeter-Winter-Preis der TU Wien.

Hannspeter-Winter-Preis für herausragende Dissertation

Seit 2008 wird der Hannspeter-Winter-Preis jährlich an eine Absolventin des Doktoratsstudiums der TU Wien verliehen. Der mit 10.000 Euro dotierte Forschungspreis wird gemeinsam von der TU Wien und der BA/CA-Stiftung finanziert und ehrt das Vermächtnis von TUW-Professor Hannspeter Winter, der sich mit großem Engagement für die Förderung von Nachwuchswissenschaftlerinnen einsetzte.

Rückfragehinweis

Kontaktanfragen an Roxana Pohlmann bitte an den Aussender:
Dr. Florian Aigner
PR und Marketing
Technische Universität Wien
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