Raphael Bilz

• Tribologische Systeme mit losen, harten Partikeln besitzen sowohl wirtschaftliche als auch technische Relevanz. Diese Klasse tribologischer Systeme umfasst oft eine Vielzahl verschiedenartiger, sich gegenseitig beeinflussender Prozesse. Deshalb ist diesen tribologischen Systemen eine gewisse Komplexität innewohnend und bereits geringfügige Parameteränderungen können sich fundamental auswirken. Bis heute bestehen Herausforderungen bei der Reproduzierbarkeit und Übertragbarkeit quantitativer experimenteller Untersuchungsergebnisse. Herausforderungen bestehen folglich auch bei der Modellierung solcher tribologischen Systeme, obwohl der Bedarf an prognosefähigen Modellen zweifellos besteht. In dieser Arbeit werden analytische, experimentelle und numerische Methoden eingesetzt. Die analytische Untersuchung grundlegender Zusammenhänge ermöglicht die Identifikation relevanter Systemeigenschaften. Das unterstützt einerseits die Umsetzung geeigneter Experimente und die Auswahl zu untersuchender Einflussfaktoren. Andererseits fördern analytische Untersuchungen den Entwurf des numerischen Modells basierend auf anerkannten physikalischen Gesetzmäßigkeiten. Simulationen weisen weitreichende Übereinstimmungen mit den Experimenten auf und belegen somit das Potenzial des numerischen Modells, reale tribologische Systeme abzubilden. Durch Anpassung, Erweiterung und Verfeinerung des Modells lässt sich dessen Abbildungsgüte und Übertragbarkeit auf ähnliche tribologische Systeme weiter verbessern, um in Zukunft die modellbasierte Erforschung bisher unbekannter Zusammenhänge und Optimierungspotenziale des Gesamtsystems zu ermöglichen.
• Tribological systems with loose, hard particles are both economically and technologically relevant. This class of tribological systems often comprises a large number of different, interdependent processes. Therefore, these tribological systems are inherently complex. For this reason, even minor parameter changes can have a fundamental effect and there are still challenges in the reproducibility and transferability of quantitative experimental results. Consequently, there are also challenges in modeling such tribological systems, although there is definitely a need for predictive models. Analytical, experimental and numerical methods are used in this work. The analytical investigation of fundamental relationships enables the identification of relevant system properties. On the one hand, this supports the implementation of suitable experiments and the selection of influencing factors to be investigated. On the other hand, analytical investigations support the design of the numerical model based on established physical principles. Simulations demonstrate a high degree of consistency with the experiments and thus prove the potential of the numerical model to represent real tribological systems. By adapting, extending and refining the model, its accuracy and transferability to similar tribological systems can be further improved to enable model-based exploration of previously unknown relationships and optimization potentials of the overall system in the future.