Der Fachausschuss „Materials Modelling, Simulation and Data“

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Phasenfeldmodellierung
Gehört zu:
Materials Modelling, Simulation and Data
Arbeitskreis Mitglieder: 2

Die Phasenfeldmodellierung hat sich für die numerische Simulation von Mikrostrukturentwicklungen zu einem unentbehrlichen und äußerst vielseitigen Werkzeug in der Materialwissenschaft entwickelt. Die Methode arbeitet typischerweise auf der mesoskopischen Längenskala und stellt somit auch das Bindeglied zwischen einer atomistischen und makroskopischen Modellierung dar. Materialdaten werden von der atomistischen Skala in die Phasenfeldmodellierung eingegeben. Die aus Phasenfeldsimulationen gewonnenen mikrostrukturellen Kenngrößen können in einem durchgängigen Datentransfer als homogenisierte Informationen an Modelle auf der Makroskala übertragen werden.
Die Modellierung der Bewegung von Grenzflächen zwischen physikalisch verschiedenen Regionen liefert die Methode wichtige Informationen zu morphologischen Veränderungen in Materialien unter dem Einfluss von Prozess- und Umgebungsbedingungen. Durch die diffuse Grenzflächenparametrisierung kann die zeitliche und örtliche Evolution einer beliebig komplexe Morphologie in Materialien abgebildet werden, ohne dass zusätzliche Annahmen zu Form oder Verteilung getroffen werden müssen. Eine herausragende Eigenschaft der Methodik ist die Möglichkeit, multiphysikalische Antriebskräfte wie Stoff- und Wärmetransport, Strömungs- und Kontinuumsmechanik, Elektrochemie zur Bewegung von Grenzflächen zu berücksichtigen. Hierdurch ist die Methode breit einsetzbar und wird entsprechend in zahlreichen wissenschaftlichen Gemeinschaften zur Mikrostruktursimulation verwendet.

Ziel des Arbeitskreises ist es, die Entwicklungspfade in der Phasenfeldmodellierung durch Experten unterschiedlicher Fachdisziplinen zusammenzubringen, um Lösungsansätze auszutauschen und um gemeinsam die Phasenfeldmodellierung als zentraler Bestandteil der computergestützten Materialwissenschaft voranzubringen. Eine weitere Herausforderung ist die Schaffung und Nutzung einer zentralen Dateninfrastruktur zur gemeinsamen Nutzung von Daten sowie zur Bereitstellung von Datenanalyse-Workflows mit integrierten Algorithmen wie maschinelles Lernen oder Hauptkomponentenanalyse.


N 1

Prof. Dr. Britta Nestler
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Leiterin
11.11.2019

S 1

Daniel Schneider
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Leiter
11.11.2019

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