Genomförbarhetsstudie – AI baserad materialegenskapsberäkningsplattform (MAiA)
Viktiga resultat som projektet gav
Projektet tog fram en strategi för en AI-baserad materialegenskapsberäkningsplattform, testade olika algoritmer och kunde visa att predikteringen av materialegenskaper fungerade bra för en avgränsad grupp stålsorter och produktionsprocesser. Begränsningar inom tillgängliga data-set hjälpte till att tydligt definiera vilka krav som ställs på ett eventuellt fullskaleprojekt. En projektplan för ett eventuell fullskaleprojekt har tagits fram.
Långsiktiga effekter som förväntas
Baserad på projektets resultat kan slutsatserna dras att materialkarakteriseringsprocesser hos deltagande företag kommer att kunna kortas ner i tid och ske till lägre kostnader. Speciellt en minskning av antalet fysiska materialprover för olika legeringar i olika produktionstillstånd kommer att ge en positiv effekt på längre sikt. Detta kommer att underlätta införandet av nya stålsorter och legeringar.
Upplägg och genomförande
Först definierades avgränsningar i material, användning och materialegenskaper där valet föll på AHHS för krock-relevanta fordonskomponenter med fokus på flytspänning, sträckgräns och brottförlängning. Därefter fokuserades på tillgänglighet av och struktur hos konsortiemedlemmars befintliga materialdata. Vidare genomfördes en litteraturstudie om algoritmer för prediktering av materialegenskaper samt testning och rekommendation några sådana. Resultaten validerades med materialtester.
Texten på den här sidan har projektgruppen själv formulerat. Innehållet är kopierat från myndighetens hemsida och ej granskad av Programkontoret.