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Automatische Identifikation von Versetzungsstrukturen in experimentellen Laue Mikrodiffraktionsmustern

Fachliche Zuordnung Computergestütztes Werkstoffdesign und Simulation von Werkstoffverhalten von atomistischer bis mikroskopischer Skala
Mechanische Eigenschaften von metallischen Werkstoffen und ihre mikrostrukturellen Ursachen
Physikalische Chemie von Festkörpern und Oberflächen, Materialcharakterisierung
Förderung Förderung seit 2022
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 469020538
 
Mikro-Laue-Beugung erlaubt die zerstörungsfreie, dreidimensionale Mikrostrukturanalyse von kristallinen Materialien und ihren Defekten. Von besonderem Interesse bezüglich des plastischen Verformungsverhaltens ist dabei der Nyetensor, denn er erlaubt Rückschlüsse auf geometrisch notwendige Versetzungen. Damit lassen sich Abschätzungen zur Versetzungsstruktur und damit zum Verformungsverhalten anstellen. Die dreidimensionale Struktur von Defekten ist dabei - außer bei sehr kleinen Problem mit sehr geringer Versetzungsdichte - aber nicht exakt bestimmbar. Hier setzt das Projekt an: Mit Hilfe von virtuellen Diffraktionsmustern basierend auf Versetzungsdynamiksimulationen wird ein künstliches neuronales Netz optimiert, das Beugungsbilder mit Versetzungsstruktur verknüpft. Das wesentliche Ziel ist dabei ein quantitatives statistisches Verständnis von experimentellen Röntgenstrahlenbeugungsbildern und unterliegender Versetzungsstruktur zu entwickeln. Dieses Verständnis resultiert in einem breit einsetzbaren Werkzeug: die Eingabe ist ein Beugungsbild, die Ausgabe die zugrundeliegende Versetzungsstruktur. Mit diesem Werkzeug lassen sich automatisiert existierende und zukünftige Beugungsbilder untersuchen und somit Statistiken von Defekten erstellen, die mit bisherigen Werkzeugen im Prinzip nicht erreichbar sind. Diese Statistiken dienen der genaueren Charakterisierung und dem besseren Verständnis von Defekten um letztendlich leistungsstärkere Materialien zu entwickeln.
DFG-Verfahren Sachbeihilfen
 
 

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