Identifikation der Parameter, welche die Morphologie von σ-Phasenausscheidungen in kfz-Hochentropielegierungen beeinflussen, mittels Kombination von experimentellen und simulierten Daten mit maschinellen Lernverfahren

• Antragsteller: Professor Guillaume Laplanche, Ph.D.; Professor Dr.-Ing. Markus Stricker
• Fachliche Zuordnung: Thermodynamik und Kinetik sowie Eigenschaften der Phasen und Gefüge von Werkstoffen ; Mechanische Eigenschaften von metallischen Werkstoffen und ihre mikrostrukturellen Ursachen
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 564857507

Die topologisch dicht gepackte σ-Phase ist eine der am häufigsten vorkommenden intermetallischen Phasen in technischen Legierungen, z. B. in austenitischen Stählen, Ni-Basis-Superlegierungen und Hochentropielegierungen (HELs), wenn diese Materialien hohen Temperaturen ausgesetzt werden. Diese Ausscheidung ist nachteilig, da sie zu Versprödung führt und die Kriechfestigkeit, Ermüdungseigenschaften und Korrosionsbeständigkeit negativ beeinflusst. Daher ist es wichtig vorherzusagen, wie sie sich bildet und deren Morphologie sich auf die Materialeigenschaften auswirkt. Im Projekt wird die Ausscheidungskinetik der σ-Phase in zwei Modell-HELs mit unterschiedlichen Morphologien (d.h. kugel- und plättchenförmig) untersucht. Anschließend werden Zugversuche an Proben mit definierten Mikrostrukturen durchgeführt, um die Auswirkung der Morphologien auf die mechanischen Eigenschaften zu erforschen. Typischerweise ist die Ausscheidungskinetik der σ-Phase langsam. Bei Superlegierungen auf NiFe-Basis beispielsweise ist eine isotherme Alterung von >4 Jahren erforderlich, um Gleichgewichtszustände zwischen 600 und 800 °C zu erreichen. Traditionell wird die Ausscheidungskinetik in situ anhand der Veränderungen physikalischer Eigenschaften (z.B. spezifischer Widerstand) untersucht. Dies kann jedoch auf die Ausscheidungskinetik der σ-Phase nicht angewandt werden, da sie sehr träge ist. Deswegen wird hier die Morphologie der σ-Phase bei verschiedenen Zeiten und Temperaturen systematisch mit Hilfe der quantitativen Metallographie charakterisiert. Wärmebehandelte Proben werden metallographisch präpariert und mit dem Rückstreuelektronensignal des Rasterelektronenmikroskops systematisch charakterisiert. Diese werden mit einem flexiblen Deep-Learning-Workflow mit minimalem manuellem Aufwand segmentiert. Das Ergebnis ist ein statistisch relevanter Datensatz (z.B. mittlere Größe, Seitenverhältnis, Anzahldichte) von σ-Partikeln. Um ein besseres Verständnis der Prozesse der Keimbildung, des Wachstums, des weichen und harten Auftreffens und der Vergröberung zu erlangen, vergleichen wir die experimentellen Ergebnisse systematisch mit Simulationen, basierend auf Kampmann-Wagner (KW). Zusätzlich werden wir ein datenbasiertes Modell mittels maschinellen Lernansätzen auf Grundlage der KW-Lösungen entwickeln, um die Eingangsparameter (Diffusivitäten, Grenzflächeneigenschaften, elastische Konstanten usw.) effizient zu variieren. Dies dient dazu, sowohl die Vorhersagen zu beschleunigen als auch die Inputparameter abzuleiten, die den experimentellen Ergebnissen am wahrscheinlichsten entsprechen. All dies ermöglicht dann die Identifikation und Quantifizierung der maßgeblichen Parameter, welche die Kinetik der σ-Phasenausscheidung, deren Morphologie sowie deren Versprödungswirkung beeinflussen. Wir gehen davon aus, dass unsere Ergebnisse auch für andere weit verbreitete Konstruktionswerkstoffe wie austenitische Stähle und Ni-Basis-Superlegierungen relevant und übertragbar sind.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen