Entwicklung eines effizienten Verfahrens zum Abtasten und Darstellen des Raums der Korngrenzengeometrie und -zusammensetzung: Atomistische Simulationen in Kombination mit statistischer Methodik
Moderne Verfahren zur Optimierung von Materialeigenschaften bedienen sich in zunehmenden Maß datenbasierter Forschungsmethoden. Die Deutsche Forschungsgemeinschaft fördert in diesem Bereich mit ca. 500 000 EUR gemeinsame Forschungsarbeiten am Lehrstuhl für Stochastik (Statistik) der Fakultät für Mathematik und am Interdisciplinary Centre for Advanced Materials Simulation (ICAMS) für 3 Jahre.
Korngrenzen in metallischen Mikrostrukturen haben einen entscheidenden Einfluss auf die mechanischen und funktionellen Eigenschaften des Materials und können durch Segregation von Fremd- oder Legierungsatomen gezielt modifiziert werden, was zu einer Veränderung der Korngrenzenenergie führt. Die Wissenschaftler aus den Arbeitsgruppen von Holger Dette (Fakultät für Mathematik) und Rebecca Janisch (ICAMS) beschäftigen sich mit der mathematischen Modellierung dieser Vorgänge. Das Ziel der Forschungsarbeiten ist die Entwicklung eines effizienten Hochdurchsatzverfahrens für numerische Simulationen zur Bestimmung von Korngrenzen- und Segregationsenergien. Für die Entwicklung der neuen Algorithmen verwenden die Wissenschaftler Methoden aus der mathematischen Statistik, der Darstellungstheorie (zur Modellierung der Korngrenzensymmetrien) und der Optimierung.