München Stadt/ München Land | 04.05.2010

Neues Simulationsverfahren für Kunststoffe und Biopolymere
Was hält ein
neuer Kunststoff aus, wie halten Biopolymere zusammen? Durch eine
Vorausberechnung der Eigenschaften, könnten Materialwissenschaftler
massiv Entwicklungskosten sparen und Biophysiker die Eigenschaften von
Biopolymeren und menschlichen Zellen untersuchen. Doch bisherige
Berechnungsmethoden stoßen hier an ihre Grenzen. Ingenieure der
Technischen Universität München haben nun die im Ingenieurwesen häufig
angewandte Finite-Elemente-Methode so erweitert, dass eine derartige
Vorausberechnung möglich wird.
Technische Kunststoffe bestehen aus langen, kettenartigen Molekülen.
Deren Beweglichkeit hat einen entscheidenden Einfluss auf die
Materialeigenschaften. Könnte man sie besser vorausberechnen, so würde
dies bei der Entwicklung neuer Kunststoffe sehr viel Zeit und Geld
sparen. Auch die Biologie steht vor ähnlichen Problemen: Biopolymere
Netzwerke sind von entscheidender Bedeutung für eine Vielzahl
biologisch und medizinisch relevanter Prozesse im menschlichen Körper.
Insbesondere sind sie wichtig für Teilung, Bewegung und Verformung von
Zellen.
Aufgrund der enormen Komplexität dieser Netzwerke ist eine Untersuchung
oft nur mit Computersimulationen möglich. Die Größe und die komplexen
Eigenschaften der in Materialwissenschaft und Biologie zu simulierenden
Systeme setzen einer präzisen Modellierung jedoch bislang enge Grenzen.
Bei Verwendung der bisher in diesen Bereichen üblichen
Simulationsverfahren sprengt der Rechenaufwand selbst die Möglichkeiten
von Supercomputern.
Professor Wolfgang Wall und sein Team am Lehrstuhl für Numerische
Mechanik der TU München haben nun die in den Ingenieurwissenschaften
als höchst effizientes Verfahren bekannte Finite-Elemente-Methode so
erweitert, dass sie auch für die Simulation der Mikromechanik von
Kunststoffen und Biopolymeren eingesetzt werden kann. Die
Finite-Elemente-Methode erlaubt es, physikalische Effekte in einem
bestimmten Gebiet zu simulieren, indem die Vorgänge auf kleinen
Teilgebieten, den Finiten Elementen, in ihrer Auswirkung
zusammengefasst werden und so genannten Knoten zugeschlagen werden.
Während der Simulation genügt es dann, alle Rechenschritte nur noch in
Bezug auf diese diskreten Knoten auszuführen.
Bislang war nicht bekannt, wie bei diesem Verfahren die in der Bio- und
Polymerphysik essentiellen Effekte der statistischen Mechanik
berücksichtigt werden können. Denn die Moleküle werden durch die
Umgebungswärme ständig zufällig angeregt und bewegen sich daher ständig
ein klein wenig. Die neu entwickelte Simulationsmethode löst dieses
Problem und öffnet damit den Weg zu einer höchst effizienten Simulation
der statistischen Polymer- und Biophysik. Dies ermöglicht die
computergestützte Analyse auch solcher Systeme, die bislang zu groß und
komplex waren.
„Die großen Vorteile der neuen Methode sind ihre Vielseitigkeit, ihre
Effizienz sowie ihre solide mathematische Basis“, sagt Professor Wall.
Die grundlegende Methode wird bereits für viele verschiedene Probleme
aus Technik und Naturwissenschaft genutzt – zur Simulation derartiger
Fragestellungen wurde sie jedoch bislang noch nicht eingesetzt. Dazu
waren theoretisch anspruchsvolle Erweiterungen nötig. Erfreulicher
Weise lassen sich diese jedoch in die Vielzahl bestehender, bereits
weit entwickelter Softwarepakete leicht einbauen, um die Methode direkt
in Simulationen anwenden zu können.
Mit Hilfe des neuen Simulationsverfahrens wollen die Ingenieure
zusammen mit Biophysikern im Rahmen eines Projektes der International
Graduate School of Science and Engineering (IGSSE) der TUM wesentliche
Fortschritte beim Verständnis des Verhaltens biopolymerer Netzwerke
erzielen. „Wir wollen verstehen, wie biopolymere Netzwerke dynamisch
auf äußere Belastungen reagieren und dabei z.B. ihre Struktur
anpassen.“ sagt Christian Cyron, Doktorand am Lehrstuhl für Numerische
Mechanik. Daraus können wir dann ein besseres Verständnis für das
mechanische Verhalten menschlicher Zellen gewinnen, das ja ebenfalls
maßgeblich von einem biopolymeren Netzwerk, dem Zytoskelett, bestimmt
wird. Langfristig können diese Erkenntnisse dann zur Entwicklung neuer
medizinischer Technologien führen.
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