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Microstructure-informed mechanics and fracture behavior of open-porous materials = Mikrostruktur-informierte Mechanik und Bruchverhalten offenporiger Materialien
2026
Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2026
Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University
Genehmigende Fakultät
Fak04
Hauptberichter/Gutachter
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Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2026-05-13
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2026-06789
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1038827/files/1038827.pdf
Einrichtungen
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620
Kurzfassung
Ein zentrales Anliegen der Materialentwicklung besteht darin, die Auswirkungen der Mikro- und Nanostruktur offenporiger Materialien auf ihr makroskopisches mechanisches Verhalten zu verstehen. Diese Arbeit widmet sich dieser Fragestellung durch die Entwicklung eines umfassenden, mikrostruktur-informierten, rechnergestützten Modells zur Vorhersage des mechanischen Verhaltens offenporiger Materialien auf Basis realistischer Darstellungen ihrer inneren Architektur. Ein zentrales Motiv liegt in der wachsenden Nachfrage nach numerischen Modellen, die in der Lage sind, heterogene Mikrostrukturen zu erzeugen und das makroskopische Verhalten unter quasistatischer Belastung präzise vorherzusagen, mit dem Ziel eine rekonstruktive Analyse solcher Materialien zu ermöglichen. Die Studie konzentriert sich zunächst auf einen Ansatz zur Erzeugung von Mikrostrukturen, der auf Laguerre-Voronoi-Tessellationen und der zufälligen geschlossenen Packung polydisperser Kugeln basiert. Diese Methodik bildet zentrale morphologische Merkmale wie Porengrößenverteilung, Feststoffanteil und Wanddicke der Poren ab. Die resultierenden repräsentativen Volumenelemente werden als Balkennetzwerke modelliert und mittels Finite-Elemente-Analyse unter periodischen Randbedingungen auf ihr mechanisches Verhalten unter verschiedenen Belastungszuständen untersucht. Die Modellvalidierung erfolgt anhand experimenteller Daten von $\kappa$-Carrageen-basierten Biopolymer-Aerogelen. Die hervorragende Übereinstimmung zwischen vorhergesagten und experimentellen Mikrostrukturmerkmalen sowie Spannungs-Dehnungs-Kurven belegt die Genauigkeit und Robustheit des entwickelten Modells. Anschließend wird das Modell genutzt, um Struktur-Eigenschafts-Beziehungen durch systematische Variation der Porenmorphologie zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Feststoffanteil maßgeblich die Steifigkeit und das Fließverhalten bestimmt, während die Porengrößenverteilung entscheidenden Einfluss auf das Verhalten nach dem Fließen hat, insbesondere auf das Plateau-Verhalten und die Verdichtungsphase. Darüber hinaus weisen die ultraleichten offenporigen Materialien einen ausgeprägten Widerstand gegen Volumenexpansion unter Zugbelastung auf. Des Weiteren wird das Bruchverhalten bei unterschiedlichen Porenmorphologien unter Zugbelastung anhand der Prinzipien der linearen elastischen Bruchmechanik analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass eine höhere Porosität und dünnere Wände die Rissausbreitungsbeständigkeit verringern, während bestimmte architektonische Merkmale die Energiedissipation erhöhen können. Diese Ergebnisse unterstreichen, wie bedeutend es ist, bei Materialdesignstrategien zur Erzielung maßgeschneiderter mechanischer Eigenschaften neben dichtebasierten Modellen auch die Porengeometrieverteilungen zu berücksichtigen. Abschließend wird ein datengestützter Ansatz zur konstitutiven Modellierung mittels der tiefen symbolischen Regression vorgestellt. Im Gegensatz zu klassischen neuronalen Netzen liefert diese Methode interpretierbare, geschlossene mathematische Ausdrücke, die den Zusammenhang zwischen mikrostrukturellen Merkmalen und makroskopischem mechanischem Verhalten beschreiben. Diese Methode erleichtert die Ableitung expliziter Dehnungsenergiefunktionen auf der Grundlage mikrostruktureller Eigenschaften und bietet ein neuartiges und physikalisch interpretierbares vorhersagendes Materialmodell für komplexe zellartige offenporige Materialien, wobei die Prinzipien der Kontinuumsmechanik beibehalten werden.Understanding how the macroscopic mechanical behavior of open-porous materials is governed by their micro- and nano-structural morphology remains a crucial question in material design. This thesis addresses this challenge by developing a comprehensive, microstructure-informed computational framework to predict the mechanical response of open-porous materials based on realistic representations of their internal architecture. A primary motivation lies in the growing demand for computational models capable of generating heterogeneous microstructures and accurately predicting macroscopic behavior under quasi-static deformation, thereby enabling reverse engineering of such materials. The study initially focuses on a microstructure generation approach based on Laguerre-Voronoi tessellations and the random closed packing of polydisperse spheres. This methodology captures essential morphological features, such as pore size distribution, solid fraction, and pore-wall thickness. The resulting representative volume elements are modeled as beam-frame networks and analyzed using finite element methods with periodic boundary conditions to simulate mechanical responses under different loading conditions. Model validation is performed using experimental data from $\kappa$-carrageenan-based biopolymer aerogels. The excellent agreement between predicted and experimental microstructural characteristics and stress-strain responses highlights the fidelity and robustness of the proposed framework. The framework is then extended to explore structure-property relationships through systematic variations in pore morphology. The results reveal that while solid fraction primarily governs bulk stiffness and yielding behavior, the pore size distribution critically influences post-yield characteristics, including the extent and onset of the plateau regime and the densification phase. Moreover, the ultra-low-density open-porous materials exhibit a pronounced resistance to volumetric expansion under tensile loading. Furthermore, the fracture behavior for different pore morphologies under tensile loading is studied, using principles of linear elastic fracture mechanics. Results show that higher porosity and thinner walls reduce resistance to crack propagation, while certain architectural features can enhance energy dissipation. These findings emphasize the importance of considering pore geometry distributions in addition to density-based models in material design strategies for achieving tailored mechanical performance. The thesis also introduces a data-driven approach to constitutive modeling using deep symbolic regression. Unlike traditional black-box neural networks, deep symbolic regression provides interpretable closed-form mathematical expressions that capture the relationship between microstructural descriptors and macroscopic mechanical response. This method facilitates the derivation of explicit strain energy functions based on microstructural characteristics, offering a novel and physically interpretable predictive constitutive model for complex cellular-like open-porous materials, preserving the continuum mechanics framework.
OpenAccess: 
PDF
(additional files)
Dokumenttyp
Dissertation / PhD Thesis/Book
Format
online
Sprache
English
Externe Identnummern
HBZ: HT031548505
Interne Identnummern
RWTH-2026-06789
Datensatz-ID: 1038827
Beteiligte Länder
Germany
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