Unüberwachtes Maschinelles Lernen an Bruchflächen im Kontext des Kerbschlagbiegeversuchs

Instrumentierte Pendelschlagversuche liefern wertvolle Erkenntnisse über das Bruchverhalten unter schlagartigen Beanspruchungsbedingungen. Ziel dieser Studie ist die Korrelation des Kraft-Weg-Verhaltens mit Bildinformationen in Form von Bruchflächen aus instrumentierten Charpy-Kerbschlagbiegeversuchen mittels Methoden des maschinellen Lernens. Durch den Einsatz von unüberwachten Trainingsmethoden werden die Bruchflächen von vier Stählen klassifiziert und anschließend auf Zusammenhänge zu den Eigenschaften der Kraft-Weg-Kurven hin untersucht. Zusätzlicher Fokus wird dabei auf eine Interpretierbarkeit der Ergebnisse gelegt. Dieses Vorgehen erlaubt die Unterscheidung von fünf Clustern, denen eindeutige bruchmechanische Eigenschaften zugewiesen werden können.