Hierarchisches Defektengineering für intermetallisches Design
Coordinator
Dr.-Ing. Zhuocheng Xie
Grant period
2025 -
Funding body
Deutsche Forschungsgemeinschaft
DFG
Identifier
G:(GEPRIS)562592407
Note: Intermetallische Materialien, bekannt für ihre außergewöhnliche thermische Stabilität, Hochtemperaturfestigkeit und Korrosionsbeständigkeit, sind unverzichtbar für anspruchsvolle Anwendungen in der Luft- und Raumfahrt, der Energietechnik und der Automobilindustrie. Eine umfangreichere Nutzung wird jedoch durch intrinsische Herausforderungen wie Sprödigkeit bei Raumtemperatur und ein begrenztes Verständnis ihrer komplexen Verformungsmechanismen eingeschränkt. Dieses Projekt zielt darauf ab, diese Hindernisse durch hierarchisches Defekt-Engineering zu überwinden. Mit dieser innovativen Strategie lassen sich bedeutende Fortschritte in mechanischen und funktionalen Eigenschaften erzielen, indem Defekte präzise skalenübergreifend von atomar bis makroskopisch eingeführt und kontrolliert werden. Durch die Integration modernster computergestützter Modellierung, experimenteller Validierung und maschinellen Lernens wird das Projekt sowohl Defekt-Phasendiagramme als auch Mechanismen-Eigenschafts-Karten entwickeln. Diese Werkzeuge liefern einzigartige Einblicke in die Wechselwirkung von Defekten und Materialverhalten und ermöglichen das vorhersagende Design von Mikrostrukturen, die auf optimale Festigkeit, Duktilität und Bruchzähigkeit abgestimmt sind. Die gezielte Steuerung von Punktdefekten, Versetzungen und Korngrenzen wird die mechanische Stabilität intermetallischer Systeme steigern. So können atomare Defekte die Verformbarkeit verbessern, indem sie die kritische Schubspannung senken, während die präzise Kontrolle von Korngrenzenchemie und -struktur die Bruchfestigkeit erhöht und Übergänge von sprödem zu duktilen Verhalten ermöglicht. Neben mechanischen Eigenschaften strebt das Projekt die Verbesserung funktionaler Merkmale wie Wärmeleitfähigkeit und magnetischem Verhalten an. Durch gezielte Defekte sollen die thermoelektrische Effizienz für die Rückgewinnung von Abwärme und die magnetische Koerzitivkraft für Anwendungen wie Elektromotoren und Windturbinen optimiert werden. Diese Fortschritte sind entscheidend für nachhaltige Energietechnologien und elektronische Systeme der nächsten Generation, die globale Herausforderungen in Energieeffizienz und Ressourcennutzung adressieren. Das Projekt stellt einen Paradigmenwechsel dar, indem es herkömmliche trial-and-error-Methoden durch einen datengetriebenen, skalenübergreifenden Ansatz ersetzt, der die Materialentwicklung beschleunigt. Maschinelle Lernmodelle, trainiert auf umfangreichen Datensätzen aus Simulationen und Experimenten, navigieren effizient durch den Materialdesignraum und identifizieren optimale Konfigurationen mit beispielloser Geschwindigkeit und Präzision. Damit definiert dieses Projekt die Innovation intermetallischer Materialien neu und ebnet den Weg für Fortschritte in einem breiten Anwendungsspektrum, die überlegene Leistung, Anpassungsfähigkeit und Nachhaltigkeit vereinen.
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