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Projekt
Mikrostrukturbasierte Eigenschaftsberechnung und datengestützte Optimierung protonischer Keramiken
Antragstellerin
Professorin Dr.-Ing. Bai-Xiang Xu
Fachliche Zuordnung
Computergestütztes Werkstoffdesign und Simulation von Werkstoffverhalten von atomistischer bis mikroskopischer Skala
Herstellung und Eigenschaften von Funktionsmaterialien
Herstellung und Eigenschaften von Funktionsmaterialien
Förderung
Förderung seit 2026
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 556363981
Die protonische Leitfähigkeit sowie die chemo-mechanische Stabilität protonenleitender Keramiken sind maßgeblich durch ihre mikrostrukturellen Eigenschaften bestimmt, etwa durch den ionischen Widerstand an Korngrenzen, die Kornmorphologie und das Vorkommen residueller Poren. Ein tiefgreifendes Verständnis dieser Abhängigkeiten ist essenziell, um eine gezielte Optimierung der Materialeigenschaften auf mikrostruktureller Ebene zu ermöglichen und darauf aufbauend eine fundierte Auslegung von Prozessparametern und Materialzusammensetzungen zu realisieren. Im Rahmen dieses Projekts wird zunächst ein elektro-chemo-mechanisch gekoppeltes Kontinuumsmodell entwickelt, ergänzt durch eine entsprechende Finite-Elemente-Implementierung zur Berechnung der protonischen Leitfähigkeit und des elektrochemischen Verhaltens. Mikrostrukturelle Einflussgrößen - wie Korn- und Porenmorphologie sowie die Eigenschaften der Korngrenzen, einschließlich der Effekte von Raumladungszonen - werden explizit in das Modell integriert. Auf dieser Grundlage werden systematische Hochdurchsatzsimulationen durchgeführt, um den Einfluss verschiedenster mikrostruktureller Parameter auf den Protonentransport und die elektrochemische Leistungsfähigkeit quantitativ zu erfassen. Die daraus resultierenden umfangreichen Simulationsdaten dienen als Basis für das Training, die Validierung und das Testen von Modellen des maschinellen Lernens, mit denen die Zusammenhänge zwischen Mikrostruktur, Defekten und funktionalen Eigenschaften abgebildet werden. Dies ermöglicht sowohl eine präzise Analyse des Einflusses individueller mikrostruktureller Merkmale als auch die Vorhersage der effektiven protonischen Leitfähigkeit. Ziel ist schließlich die Entwicklung eines datengestützten Frameworks für das inverse Mikrostrukturdesign - unter Anwendung sowohl direkter als auch indirekter Optimierungsansätze -, um die funktionalen Eigenschaften protonenleitender Keramiken systematisch zu verbessern. Durch die angestrebten modellbasierten Eigenschaftsberechnungen und die datengetriebene inverse Mikrostrukturgestaltung trägt das aktuelle Projekt zur Forschungsgruppe SynDiPET bei und profitiert zugleich davon - insbesondere durch die enge bilaterale Zusammenarbeit mit allen anderen Teilprojekten.
DFG-Verfahren
Forschungsgruppen
