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Gesucht:
Postdoktorand/ Postdoktorandin (m/w/d)

Lokale Mentoren:
M. Kästner, M. Kaliske

Internationale Mentoren:
W. Sun (Datengetriebene numerische Mechanik), F. Auricchio (Skalenübergreifende Kontinuumsmechanik)

Projektbeschreibung:

Das gezielte virtuelle Design von technischen Komponenten, die aus Materialien mit einer zugrundeliegenden Mikro- oder Mesostruktur bestehen, wie z.B. spinodoide Metamaterialien, erfordert eine skalenübergreifende numerische Modellierung und Simulation mit hoher Recheneffizienz. Die Aufgaben des Postdoktoranden reichen daher von Kristallplastizitätssimulationen bis hin zu einem hocheffizienten datengesteuerten Multiskalenansatz. Für die Entwicklung numerischer Werkzeuge werden Mesostrukturen auf der Grundlage der in D2 entwickelten Deskriptoren erstellt. Das Training und die Architektur von physikalisch informierten und thermodynamisch konsistenten neuronalen Netzen zur Skalenüberbrückung werden gemeinsam mit D1 entwickelt. Multiskalensimulationen und die Bewertung von Surrogatmodellen werden in Zusammenarbeit mit S2, M1 und F1 durchgeführt. Die in S1 entworfenen spinodoiden Strukturen werden zur Vorhersage des makroskopischen Verhaltens verwendet. Gemeinsam mit D3 wird der Einfluss unsicherer Eingangsdaten auf Struktur-Eigenschafts-Verknüpfungen untersucht. DP arbeitet bei der Versuchsplanung mit S3 zusammen.

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Gesucht: Promotionsstudierende (m/w/d)

1. Principal Investigator:
I. Sbalzarini (Informatik, Künstliche Intelligenz)

2. Principal Investigator:
M. Kästner (Numerische Mechanik)

Internationaler Mentor:
C.L. Müller (Datengetriebene Modellierung, inverse Probleme)

Projektbeschreibung

In diesem Projekt wird der Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens und numerische Inferenzverfahren zur Approximierung und Invertierung der Struktur-Eigenschafts-Verknüpfungen von Metamaterialien untersucht. Die zentrale wissenschaftliche Frage ist, wie robuste Designs systematisch erreicht werden können, wie Einschränkungen durch Herstellbarkeit und Kosten berücksichtigt werden können und ob datengesteuerte Methoden die Designs verbessern oder völlig neue vorschlagen können.
Die in D2 entwickelten Strukturdeskriptoren und Parameterräume werden genutzt und ergänzt durch die in D3 geschätzten Unsicherheiten, die als zusätzliches Orakel in den Design-Centering-Ansätzen berücksichtigt werden, sobald sie verfügbar sind. Eine interessante Perspektive besteht darin, Unsicherheiten direkt zu integrieren und diese zu einer stochastischen Variante zu erweitern. Die Interaktion mit DP findet in den Simulationen statt. In Zusammenarbeit mit S1 werden neuartige Designs untersucht, die z. B. aus affinen Transformationen oder Metagrain-Mesostrukturen resultieren.

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Gesucht: Promotionsstudierende (m/w/d)

1. Principal Investigator:
M. Salvalaglio (Mathematik, Materialwissenschaft)
2. Principal Investigator:
I. Sbalzarini (Informatik, Künstliche Intelligenz)

Internationaler Mentor:
S. M. Wise (Angewandte Mathematik)

Projektbeschreibung

Die Charakterisierung allgemeiner morphologischer und topologischer Merkmale von Metamaterialien ist von entscheidender Bedeutung für die Erstellung und Analyse von Struktur-Eigenschafts-Verknüpfungen sowie für datengetriebene Designansätze. Dieses Projekt liefert strukturelle Metamaterial-Deskriptoren auf verschiedenen Längenskalen, mit einem Fokus auf mesoskaligen Merkmalen und Hyperuniformität. Die entwickelten Deskriptoren und Parametrisierungen werden zur Erzeugung von Strukturen in S1 und DP sowie zu deren Optimierung (S1) mit Methoden aus D1 verwendet. Die Zusammenarbeit mit D3 ist erforderlich, um strukturelle Unschärfen zu quantifizieren. In engem Kontakt mit S1 werden die Möglichkeiten, gewünschte Eigenschaften durch Hyperuniformität zu erreichen, untersucht.

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Gesucht: Promotionsstudierende (m/w/d)

1. Principal Investigator: M. Kaliske (Numerische Mechanik)
2. Principal Investigator: M. Salvalaglio (Mathematik, Materialwissenschaft)

Internationaler Mentor: K.Terada (Mehrskalige Schädigungsmechanik)

Projektbeschreibung

Material und Geometrie von additiv gefertigten Strukturen sind mit Unsicherheiten behaftet. Ziel dieses Projekts ist es, die polymorphe Unsicherheit der Morphologie der Mesostruktur und der entsprechenden effektiven Eigenschaften sowie der Funktionalisierungsparameter zu quantifizieren, die anschließend verwendet werden können, um die Empfindlichkeit der Eingangsparameter auf die Grenzflächeneigenschaften und die Resilienz des Metamaterials zu ermitteln. Der Simulationsablauf wird mit S1 und DP entwickelt. In Zusammenarbeit mit D2 werden geeignete Mesostrukturdeskriptoren entwickelt und definiert. Die experimentelle Charakterisierung durch S3 liefert Materialparameter für die Schadensmodellierung sowie eine Datenbasis für die Unsicherheitsquantifizierung und -validierung. Die ermittelten unsicheren Materialparameter werden im Rahmen des in D1 erarbeiteten Bemessungszentrierungsverfahrens berücksichtigt. Für die Entwicklung der nichtlokalen Schadensformulierung ist eine intensive Zusammenarbeit mit S1 vorgesehen. Die Unsicherheitsquantifizierung für funktionalisierte Schichten wird in Zusammenarbeit mit F2 unter Verwendung der von F1 entwickelten Surrogate durchgeführt.

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Gesucht: Promotionsstudierende (m/w/d)

1. Principal Investigator:
G. Cuniberti (Materialmodellierung und -simulation)
2. Principal Investigator:
M. Kästner (Numerische Mechanik)

Internationaler Mentor:
S. Curtarolo (Materialdatenbanken)

Projektbeschreibung

Ziele dieses Projekts sind die Identifizierung und das Design von Legierungen, die die mechanischen und thermodynamischen Anforderungen optimal erfüllen und das Potenzial haben, bekannte Werkstoffe zu übertreffen und neue Perspektiven für fortgeschrittene Anwendungen zu eröffnen. Dabei diktieren nanoskalige Phänomene wie die quantenmechanische Bindung zwischen Atomen, die zur Bildung von Atomgittern führt, die Eigenschaften von Massenmaterialien wie Dichte, mechanische Steifigkeit und thermodynamisches Verhalten. Daher ist ein detailliertes Verständnis des Zusammenspiels zwischen atomarer Zusammensetzung und Materialeigenschaften für ein datengetriebenes Design von Materialien unerlässlich. Um das Design von Legierungen zu beschleunigen, wird eine Kombination aus Active Learning, ab-initio-Materialscreening mit fortschrittlichen Berechnungsmethoden und gezielter experimenteller Validierung eingesetzt. Vielversprechende Materialzusammensetzungen werden in M2 hergestellt, in S3 experimentell charakterisiert, in S2 als Werkstoff eingesetzt und in F1 und F2 funktionalisiert. Die Methoden des maschinellen Lernens von D1 werden auf die Daten von M1 angewendet, die mit den Experimenten von M2 und S3 verglichen und ergänzt werden. Die vorhergesagten Elastizitätsmoduln und kritischen aufgelösten Schubspannungen dienen als Input für die mikroskalige Kontinuumsmodellierung in DP.

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Gesucht: Promotionsstudierende (m/w/d)

1. Principal Investigator: J. K. Hufenbach (Materialwissenschaft)
2. Principal Investigator: G. Cuniberti (Materialmodellierung und -simulation)

Internationaler Mentor:
Min-Ha Lee (Materialwissenschaft)

Projektbeschreibung

Um das volle Potenzial additiv gefertigter Metamaterialien auszuschöpfen, sind für den jeweiligen Prozess und die Zielanwendungen maßgeschneiderte Legierungen erforderlich. Dieses Projekt zielt auf die Entwicklung von AlMg-basierten Legierungen für die robuste Erzeugung von resilienten Metamaterialien durch LPBF-Prozesse. Das Legierungsdesign wird durch datengetriebene Methoden unterstützt und basiert auf einer skalenübergreifender Charakterisierung für eine umfassende Analyse der Prozess-Mikrostruktur-Eigenschafts-Wechselwirkungen. Dies ermöglicht es, Schwierigkeiten bei der LPBF-Verarbeitung von Al-Legierungen zu überwinden und die Designfreiheit voll auszunutzen. Die Legierungsentwicklung erfolgt in enger Zusammenarbeit mit dem datengetriebenen Materialscouting in M1. Mikroskopiebilder werden D2 zur Untersuchung der Hyperuniformität zur Verfügung gestellt. Die Materialparameter der maßgeschneiderten Legierungen und die Designs der durch LPBF herzustellenden spinodoiden Metamaterialien werden mit S1 ausgetauscht und in S3 unter monotoner und zyklischer Belastung getestet. Darüber hinaus dienen die hergestellten metallischen Metamaterialien als Substrate für die Funktionalisierung in F2.

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Gesucht: Promotionsstudierende (m/w/d)

1. Principal Investigator: M. Kästner (Numerische Mechanik)
2. Principal Investigator: M. Zimmermann (Prozess-Struktur-Eigenschaftsbeziehungen)

Internationaler Mentor: D.M. Kochmann (Metamaterialien, inverses Design)
Assoziierter Postdoktorand: K. Kalina (Datengetriebene Mechanik)

Projektbeschreibung

Das Verformungs- und Versagensverhalten von nicht-periodischen Metamaterialien mit spinodoiden Topologien wird durch numerische Modellierung, Simulation und Homogenisierung vorhergesagt. Struktur-Eigenschafts-Verknüpfungen werden erforscht, um Konstruktionsprinzipien für elastische spinodoide Strukturen einschließlich Metakörnern und deren Grenzflächen zu analysieren. S1 arbeitet mit D3 und DP zusammen. Während eine einfache Inversion unabhängig implementiert werden kann, werden fortgeschrittene datengesteuerte Design-Centering-Ansätze von D1 übernommen. Die Strukturparametrisierung wird in Zusammenarbeit mit D2 entwickelt. Die Materialparameter werden von M2, S2 und S3 bereitgestellt, während M2 für die Herstellung der vorgeschlagenen Strukturen verantwortlich ist. Schließlich ist eine Interaktion mit S3 erforderlich, um die numerischen Simulationen und das gewählte Design zu validieren.

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Gesucht: Promotionsstudierende (m/w/d)

1. Principal Investigator: C. Leyens (Materialwissenschaft)
2. Principal Investigator: M. Gude (Leichtbau)

Internationaler Mentor: A. Molotnikov (Additive Fertigung)
 

Assoziierte Postdoktorandin: J. Moritz (Additive Fertigung)

Projektbeschreibung

Binder-Jetting ist eine sinterbasierte Technologie zur additiven Fertigung poröser Metamaterialstrukturen, die zur Verbesserung ihrer Eigenschaften infiltriert werden können. Da dies in der Regel unter Ausnutzung des natürlichen porösen Netzwerks von teilweise gesinterten Körpern geschieht, müssen die Wechselwirkungen zwischen dem Grundmaterial und der spinodoiden Mesostruktur untersucht werden. Es gilt zu verstehen, welche Möglichkeiten ein solcher Ansatz eröffnet, um resiliente Metamaterialien zu schaffen, z.B. um konventionelle, von kritischen Rohstoffen abhängige Legierungen zu ersetzen, und welches die wesentlichen prozessbedingten Einflussfaktoren auf die mechanischen Eigenschaften sind. Nach einer ersten Entwicklungsphase wird S1 vielversprechende Metamaterialstrukturen vorschlagen, die hergestellt werden sollen. Die Proben werden zur mechanischen Charakterisierung mit S3 geteilt. In Zusammenarbeit mit F2 werden die Oberflächen der hergestellten Metamaterialien analysiert und im Hinblick auf eine verbesserte Oberflächenfunktionalisierung optimiert. Zusammen mit M1 und M2 werden alternative Infill-Materialien untersucht.

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Gesucht: Promotionsstudierende (m/w/d)

1. Principal Investigator: M. Zimmermann (Experimentelle Prozess-Struktur-Eigenschaftsbeziehungen)

2. Principal Investigator: J. K. Hufenbach (Materialwissenschaft)

Internationaler Mentor: N. Chawla (4D-Prozess-Struktur-Eigenschaftsbeziehungen)

Projektbeschreibung

Kenntnisse über das Verformungsverhalten, die strukturelle Integrität und die Schadenstoleranz neuartiger Werkstoffe sind unerlässlich, um neue Ansätze zum Materialdesign umzusetzen. Im Fall von additiv gefertigten Metamaterialien umfasst dies eine 3D Beobachtung von Spannungshotspots und ein Verständnis der daraus resultierenden mikrostrukturell bedingten Schadensentwicklung. Daher konzentriert sich dieses Projekt auf eine ortsaufgelöste experimentelle Charakterisierung, um Designanforderungen auf verschiedenen Skalen zu erfüllen. Das Hauptziel besteht darin, die erforderliche Datengranularität und statistische Darstellung der mikrostrukturellen Parameter für eine solide Vorhersage der Zuverlässigkeit von Metamaterialien zu ermitteln. Daher wird eine Ontologie für Prozess-Struktur-Eigenschafts-Verknüpfungen entwickelt. Die geplanten Experimente helfen, die Legierungszusammensetzung von M1 und M2, die AM-Verarbeitung in M2 und S2, die Hybridisierung in F2 sowie die in S1 entworfenen spinodoiden Strukturen zu bewerten. Die Charakterisierung dient als Input für die Simulation in DP und S1, die Morphologiebeschreibung in D2 und die Quantifizierung der Unsicherheit in D3. Die Zusammenarbeit mit D1 hilft bei der Entwicklung von Algorithmen zur Auswertung von DIC-Daten auf verschiedenen Längenskalen. Angesichts der skalenübergreifenden und zentralen Rolle von S3 ist eine Zusammenarbeit mit DP bei der Planung von Experimenten und der Ausgestaltung der Architektur und Schnittstelle der Datenbank vorgesehen.

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Gesucht: Promotionsstudierende (m/w/d)

1. Principal Investigator: S. Gemming (Numerische Physik und Materialwissenschaft)
2. Principal Investigator: C. Leyens (Materialwissenschaft)

Internationaler Mentor: F. Günther (Numerische Physik)

Projektbeschreibung

Ein grundlegendes Verständnis und zielgerichtetes Design der Grenzflächeneigenschaften ist notwendig, um spinodoide Strukturen in technische Systeme zu integrieren. Es schafft Möglichkeiten zur Verbesserung der Resilienz sowie zur gradierten Funktionalisierung. Die Materialeigenschaften werden sowohl von der Oberflächentopologie als auch von der Legierungszusammensetzung bestimmt, die sich an der Grenzfläche vom Bulkmaterial unterscheidet. Daher wird F1 blanke und funktionalisierte Oberflächen von spinodoiden Strukturen auf Al-Mg-Zr-Basis numerisch modellieren. F1 stützt sich auf Struktur- und Zusammensetzungsdaten für das Grundmaterial (S3) und auf Oberflächen- und Grenzflächeneigenschaften (F2) der in M2 entwickelten Al-Basislegierungen. F1 generiert gelabelte Daten über Grenzflächen für Surrogatmodelle, die von DP in Zusammenarbeit mit D1 entwickelt werden, und für das datengetriebene Design von Materialien in M1 bzw. Strukturen in S1. Die generierten Daten werden mit F2 für Funktionalisierungsstudien und mit D3 für eine Quantifizierung der Unsicherheiten ausgetauscht.

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Gesucht: Promotionsstudierende (m/w/d)

1. Principal Investigator: M. Gude (Leichtbau)
2. Principal Investigator: S. Gemming (Numerische Physik und Materialwissenschaft)

Internationale Mentorin: A. Boczkowska (Materialwissenschaft)

Projektbeschreibung

Die Integration von spinodoider Strukturen in technische Systeme erfordert, dass ihre Oberfläche bestimmte Grenzflächeneigenschaften aufweist, die eine Interaktion mit weiteren Materialsystemen ermöglichen. Das vorliegende Projekt zielt darauf ab, diese Eigenschaften durch eine effektive Hybridisierung von metallischen spinodoiden Mesostrukturen mit funktionalen Polymeren in abgestufter Zusammensetzung zu erreichen. In diesem Zusammenhang werden das skalenübergreifende Design und die technologische Umsetzung der gradierten Funktionalisierung für resiliente Metamaterialien untersucht. Dies beinhaltet die Analyse des Einflusses von Eingangsparametern auf die Grenzflächeneigenschaften sowie die Realisierung von Grenzflächen mit unterschiedlichen Funktionalitäten innerhalb einer Hybridstruktur. Die Analysen des Mikrostruktureinflusses auf die Bindungseigenschaften bei der gradierten Funktionalisierung von Metamaterialien werden in enger Zusammenarbeit mit F1 durchgeführt, wobei mögliche Vorbehandlungsstudien in Kooperation mit S3 realisiert werden. Für die gezielte Einstellung der Eigenschaften bei der Funktionalisierung der von M2 und S2 additiv hergestellten Metamaterialien wird in Zusammenarbeit mit D3 eine Unsicherheitsquantifizierung anhand der generierten experimentellen Daten sowie des in F1 entwickelten Surrogatmodells durchgeführt.