SPP 2489:  DaMic - Datengetriebenes Legierungs- und Mikrostrukturdesign nachhaltiger metallischer Konstruktionswerkstoffe

• Fachliche Zuordnung: Materialwissenschaft und Werkstofftechnik ; Maschinenbau und Produktionstechnik
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 540866259

Herstellung und Verarbeitung metallischer Werkstoffe verursachen aktuell 40 % aller industriellen Treibhausgasemissionen. Beim Abbau der zugehörigen Mineralien fallen jährlich zudem mehrere Milliarden Tonnen teilweise schädlicher Nebenprodukte an. Die metallischen Werkstoffe der Zukunft müssen daher zwingend nachhaltiger werden. Mit dem Schwerpunktprogramm DaMic sollen wesentliche wissenschaftliche Grundlagen für diese Entwicklung geschaffen und ein Beitrag zur Etablierung eines neuen Forschungsfelds an der Schnittstelle von Digitalisierung und Nachhaltigkeit geleistet werden. Es ist das Ziel von DaMic, digitale Methoden zum inversen Materialdesign zu erforschen und zur Entwicklung neuer, nachhaltiger und recyclingangepasster metallischer Konstruktionswerkstoffe einzusetzen. In Form von Legierungen mit einer reduzierten Anzahl von Elementen, so genannten Lean Alloys, und damit besserer Kompatibilität, bzw. Werkstoffsystemen mit einer hohen Toleranz gegenüber Verunreinigungen aus der Verwendung von Sekundärrohstoffen im Sinne der Science of Dirty Alloys stehen zwei grundlegende Optionen zur Verbesserung von Recyclingfähigkeit und Nachhaltigkeit im Mittelpunkt der Untersuchungen. Negative Auswirkungen der veränderten Legierungszusammensetzungen sollen in beiden Fällen durch ein gezieltes Design der Mikrostruktur des Werkstoffs kompensiert werden, so dass die mechanischen Eigenschaften mit aktuell verfügbaren Konstruktionswerkstoffen vergleichbar sind. Entscheidend für den Erfolg dieses Ansatzes sind das Verständnis und die Möglichkeit zur prädiktiven Simulation der komplexen Interaktionen zwischen Komposition, Prozess, Mikrostruktur und resultierenden Eigenschaften. Die in DaMic gebündelten Projekte arbeiten in kohärenter Form an der Entwicklung und Anwendung eines datengetriebenen Ansatzes für die skalenübergreifende Exploration und für das Werkstoffdesign. Dabei sollen insbesondere Machine-Learning-(ML)-basierte Designansätze auf der Grundlage von digitalen Prozess-Struktur-Eigenschafts-Beziehungen (PSEB) zum Einsatz kommen. Angesichts der Komplexität und der interagierenden Einflüsse auf die mechanischen Eigenschaften eröffnet nur die Kombination von Experiment und Simulation in einem datengetriebenen Framework die Möglichkeit, geeignete Konstellationen hinsichtlich Legierungszusammensetzung, Prozessparametern, Mikrostruktur und Eigenschaften zu identifizieren. Die sich daraus ergebenden wissenschaftlichen Herausforderungen werden von inter-disziplinären Tandemprojekten angegangen, die Expert:innen aus den Bereichen Mechanik und Materialwissenschaft vereinen. In der ersten Förderperiode werden die Grundlagen für die Vorhersage und Invertierung der PSEB zum digitalen Materialdesign geschaffen. Die zweite Förderperiode fokussiert dann die Entwicklung durchgängiger, voll automatisierter Workflows zum Legierungs- und Mikrostrukturdesign nachhaltiger metallischer Konstruktionswerkstoffe.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Internationaler Bezug: USA

Projekte

• Daten- und theoriegestützte Mikrostrukturgestaltung von hochwertigen HPDC-Sekundäraluminiumlegierungen durch Mikrolegierung und Schmelzkonditionierung (Antragstellerinnen / Antragsteller Durst, Karsten ;  Körner, Carolin ;  Xu, Bai-Xiang )
• Datengetriebenes Design der 3D-Mikrostruktur und der mechanischen Eigenschaften von recycelten und upcycelten Aluminiumspänen durch die Verwendung von Aluminiumoxid mittels dem Reibextrusionsverfahren (Antragsteller Klusemann, Benjamin ;  Schmidt, Volker )
• Digitale Methoden für daten-getriebenes inverses Materialdesign von Chemie-Prozess-Struktur-Eigenschaftsbeziehungen für Aluminiumlegierungen, basierend auf semantischen Datenmanagementtechnologien, physikbasierter Modellierung und korrelativer Mikroskopie. (Antragstellerinnen / Antragsteller Cojocaru-Mirédin, Ph.D., Oana ;  Helm, Dirk )
• Ein kombinierter Ansatz für inverses Design und Vereinfachung der Zusammensetzung für Legierungen mit kleinem ökologischen Fußabdruck basierend auf 3D-Druck von Al-Ca-X - IDeAS (Antragstellerinnen / Antragsteller Budnitzki, Michael ;  Rittinghaus, Silja-Katharina )
• Entwicklung eines datengesteuerten Ansatzes für das inverse Design von Mikrostruktur-Eigenschafts-Beziehungen von austenitischen Stählen und recyclingbedingten Variationen in der chemischen Zusammensetzung (Antragstellerinnen Scheunemann, Lisa ;  Zimmermann, Martina )
• Entwicklung von austenitischen Crossover-Stählen auf der Basis von Schrottrecycling durch experimentelle und numerische Hochdurchsatzuntersuchung von P-S-P-Korrelationen und inverses datengetriebenes Design (Antragsteller Haase, Christian ;  Simon, Jaan-Willem )
• Inverses Design nachhaltiger Aluminiumknetlegierungen mit hohem Gussschrottanteil (Antragsteller Dehm, Gerhard ;  Kästner, Markus ;  Raabe, Dierk )
• Koordinationsfonds (Antragsteller Kästner, Markus )
• Optimierung der Rezyklierbarkeit und Nachhaltigkeit von Schnellarbeitsstählen durch datengetriebenes Gefügedesign (Antragsteller Balzani, Daniel ;  Röttger, Arne )
• Verunreinigungstolerantes Legierungsdesign von hochfestem Elektroband (Antragstellerinnen / Antragsteller Beck, Tilmann ;  Kreins, Marion Cornelia ;  Krupp, Ulrich ;  Smaga, Marek )

• Sprecher: Professor Dr.-Ing. Markus Kästner