Digitalisierung

Hier finden Sie Projektbeispiele aus dem Förderbereich Digitalisierung der Materialforschung (MaterialDigital).

Ressourceneffiziente Fügeprozesse im Leichtbau durch Künstliche Intelligenz

Aluminiumlegierungen besitzen ein hohes Leichtbaupotential beispielsweise im Automobil- und Maschinenbau. Die Verwendung wird in der Praxis aber oftmals eingeschränkt, weil etablierte Fügeprozesse wie Schweißverfahren fehlen. Methoden Künstlicher Intelligenz sollen helfen, die Qualität von Schweißverbindungen zu verbessern und zuverlässig einzuschätzen, um die Nutzungsdauer von Leichtbaukomponenten und deren Ressourceneffizienz zu erhöhen.

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Digitalisierte Materialforschung für optimierte hybride Werkstoffe

Hybridwerkstoffe, auch als Multimaterialkombinationen bezeichnet, finden heute vermehrt Einsatz im Maschinenbau, in der Luft- und Raumfahrt oder im Automobilsektor. Die Vorteile der verschiedenen Werkstoffe werden dabei kombiniert, um besonders leichte und stabile Strukturen zu ermöglichen. Mit Hilfe eines digitalen Zwillings soll zukünftig eine ressourcenoptimierte und zuverlässige Entwicklung von Hybridstrukturen auf Basis individualisierter Fügeverbindungen möglich sein.

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Metallorganische Tinten für Elektronik aus dem Drucker

Sogenannte "gedruckte Elektronik" ermöglicht es uns, Elektronik in die verschiedensten Materialien zu integrieren. Diese Technologie gewinnt in unserer vernetzten Welt immer mehr an Bedeutung und kommt schon heute in einer Vielzahl smarter Geräte zum Einsatz, beispielsweise in Smartphones und Fitnesstrackern. Für individualisierbare Elektronik im Kleinserien-Bereich fehlt es allerdings an druckbaren Materialien. Genau hier setzt das Projekt "PrintedSilver" an.

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Hightechkeramik schnell in die Anwendung

Multilayerkeramiken spielen eine wichtige Rolle für robuste elektronische Komponenten in Schlüsseltechnologien wie Elektromobilität, autonomes Fahren oder Industrie 4.0. Für die Entwicklung von Hightechkeramik werden bislang oftmals zeitaufwendige und kostenintensive Experimente benötigt. Digitale Werkzeuge, die experimentelle Daten mit leistungsfähigen Simulationsmodellen verknüpfen, sollen den Weg in die industrielle Anwendung beschleunigen.

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