Am Lehrstuhl für Mechanik - Materialtheorie liegt ein besonderer Fokus auf der Anwendung von Mehrskalenmethoden, um die komplexen Wechselwirkungen in verschiedenen Materialien zu erforschen. Diese Methoden ermöglichen es uns, Phänomene auf unterschiedlichen Skalenebenen – von mikroskopischen bis hin zu makroskopischen Strukturen – simultan zu betrachten und zu modellieren. Durch die hochaufgelöste Analyse können wir lokale Einflüsse, wie Phasen- und Korngrenzen, explizit berücksichtigen und deren Auswirkungen auf das Gesamtverhalten des Materials präzise vorhersagen. Dies ist besonders relevant für die Entwicklung neuer Materialien und Technologien, die in industriellen und medizinischen Anwendungen zum Einsatz kommen. Unsere Forschung zielt darauf ab, durch die Kombination von detaillierten mikroskopischen Einblicken und makroskopischen Modellen, innovative und ressourceneffiziente Lösungen zu entwickeln.
Am Lehrstuhl für Mechanik - Materialtheorie spielt die Anwendung von multiphysikalischen Problemstellungen eine wichtige Rolle. Diese Simulationen ermöglichen es uns, komplexe Wechselwirkungen zwischen verschiedenen physikalischen Phänomenen, wie thermomechanischen, elektrochemischen und thermochemischen Prozessen, simultan zu untersuchen. Durch die Integration dieser unterschiedlichen Disziplinen können wir ein umfassendes Verständnis des Materialverhalten unter realen Einsatzbedingungen entwickeln. Beispielsweise erforschen wir die anodische Auflösung und deren Übertragung auf Polykristalle sowie die Wechselwirkungen bei Phasentransformationen in Formgedächtnislegierungen. Unsere multiphysikalischen Ansätze erlauben es, präzise Vorhersagen zu treffen und innovative Lösungen für industrielle und medizinische Anwendungen zu entwickeln, die sowohl effizient als auch ressourcenschonend sind. Diese interdisziplinäre Herangehensweise fördert die Entwicklung neuer Materialien und Technologien, die den Anforderungen moderner Anwendungen gerecht werden.
Am Lehrstuhl für Mechanik - Materialtheorie setzen wir verstärkt auf datengetriebene Methoden und Modellreduktionstechniken, um die Komplexität unserer Simulationen zu bewältigen und die Effizienz unserer Modelle zu steigern. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz können wir große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, die zur Verbesserung unserer Materialmodelle beitragen. Diese datengetriebenen Ansätze ermöglichen es uns, präzisere Vorhersagen zu treffen und die Genauigkeit unserer Simulationen zu erhöhen. Gleichzeitig nutzen wir Modellreduktionstechniken, um die Rechenzeit und den Ressourcenbedarf unserer Simulationen zu minimieren, ohne dabei die Genauigkeit zu beeinträchtigen. Diese Techniken sind besonders wertvoll, wenn es darum geht, komplexe multiphysikalische Prozesse und Mehrskalenphänomene effizient zu modellieren. Durch die Kombination von datengetriebenen Methoden und Modellreduktionstechniken können wir innovative Lösungen entwickeln, die sowohl wissenschaftlich fundiert als auch praktisch anwendbar sind, und somit einen bedeutenden Beitrag zur Materialmodellierung leisten.
Copyright © Mechmat 2024
Letzte Änderung: 13. Dez. 2024