Skalenüberbrückende Modellierung magnetischer Formgedächtnislegierungen – von der mikroskopischen Ebene bis zur Systembetrachtung (SMartMikroSys)

• Antragsteller: Professor Björn Kiefer, Ph.D.; Professor Dr.-Ing. Jürgen Maas
• Fachliche Zuordnung: Computergestütztes Werkstoffdesign und Simulation von Werkstoffverhalten von atomistischer bis mikroskopischer Skala ; Mikrosysteme
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 568654678

Magnetische Formgedächtnislegierungen (engl. magnetic shape memory alloys, MSMA), typischerweise bestehend aus Ni–Mn–Ga, sind aktive Werkstoffe, bei denen mechanische und magnetische Eigenschaften auf einzigartige Weise miteinander interagieren. Wird eine MSMA-Probe einem magnetischen Feld ausgesetzt, richtet sich das Kristallgitter der Martensitphase neu aus und führt zu einer erheblichen Formänderung. Damit eignen sich MSMA für die Nutzung als Aktor zur Mikropositionierung, als Sensor oder auch zur Gewinnung kleiner Energiemengen (Energy-Harvesting-Systeme) und sind aktuell Gegenstand intensiver Forschung. Für MSMA existiert eine Vielzahl von Modellierungsansätzen auf verschiedenen Skalenebenen mit jeweils individuellen Stärken. Trotz der großen Bandbreite weisen die einzelnen Modelle Einschränkungen auf, sobald sie auf abweichende Problemstellungen anderer Skalenebenen übertragen werden. Insofern besteht ein besonderer Forschungsbedarf in der Entwicklung von Skalenüberbrückungsmethoden, die die Stärken der jeweiligen Ebenen nutzen, ohne Kompromisse bei Effizienz und Genauigkeit einzugehen. Für die Verknüpfung von Mikro- und Makroebene hat sich grundsätzlich der FE²-Ansatz (numerische Homogenisierung) auch für magnetomechanisch gekoppelte Probleme bewährt, während sich konzentrierte Ersatzmodelle durch Kopplung der Makro- mit der Systemebene auf Grundlage nur weniger Betriebspunkte ableiten lassen. Bisher werden Vergleich- und Übertragbarkeit u.a. dadurch erschwert, da die Modelle meist mit stark voneinander abweichenden Materialkennwerten und Geometrien parametriert werden und experimentelle Daten zudem kaum verfügbar sind oder aufwändig ermittelt werden müssen. Daher ist Ziel dieses Forschungsvorhabens die Entwicklung skalenübergreifender Modellierungsansätze für MSMA, die Modelle der Mikroebene mit denen der Makroebene bis hin zur Systemebene in einer einheitlichen Datenstruktur verknüpfen. Basierend auf Erkenntnissen gemeinsamer Vorarbeiten sollen im Vorhaben MSMA-Modelle auf allen drei Skalenebenen etabliert und mittels neuer Überbrückungsmethoden verknüpft und verglichen werden. Ziel ist, mit Skalenüberbrückungsmethoden den experimentellen Parametrierungsaufwand auf größeren Skalenebenen, u.a. unterstützt durch virtuelle Experimente, zu reduzieren und gleichermaßen Verhaltensweisen niedriger Skalenebenen, die typischerweise einen hohen Rechenaufwand beanspruchen, zu berücksichtigen und somit in Echtzeit untersuchen zu können. Dazu werden umfassende Validierungs- und Parametrierungsdaten für unterschiedliche Lastfälle experimentell gewonnen, die sowohl räumlich gemitteltes Verhalten als auch ortsabhängige Verzerrungsfelder beinhalten. Im Ergebnis des Forschungsvorhabens liegen grundlegende Erkenntnisse vor, die einen integrierten skalenübergreifenden Modellierungsansatz für MSMA umfassen, dessen Validität anhand experimenteller Daten nachweisen und die erreichbare Modellgüte der unterschiedlichen Ebenen quantifizieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen