Combinatorial methods and artificial intelligence for microstructure optimization

  • Kombinatorische Synthese- und Hochdurchsatz-Charakterisierungsmethoden wurden eingesetzt, um große Datensätze von Strukturdaten aus Röntgenbeugung und Rasterelektronenmikroskopie von Cr-Al-N-Dünnschichtmaterialbibliotheken und Prozessbibliotheken zu erstellen. In-situ-Spannungsmessungen wurden verwendet, um die Entwicklung der Mikrostruktur während des Wachstums der Dünnschicht in Echtzeit zu beobachten und mit der Mikrostruktur und den Kristalleigenschaften zu korrelieren. Maschinelles Lernen wurde zur Datenanalyse und zur Erstellung von Vorhersagemodellen eingesetzt. Ziel der vorgestellten datengesteuerten Hochdurchsatz-Experimente ist es, die herkömmlichen empirischen Experimente und manuellen Datenanalyseverfahren zu beschleunigen. Als Ergebnis dieser Arbeit wurde eine Reihe von drei Software-Tools für künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die von der materialwissenschaftlichen Gemeinschaft genutzt werden können.

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Metadaten
Author:Lars BankoORCiDGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-92488
DOI:https://doi.org/10.13154/294-9248
Subtitle (English):from structure zone diagrams towards active learning of composition-processing-structure-relationships
Referee:Alfred LudwigORCiDGND, Markus StrickerGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of Publication (online):2022/08/25
Date of first Publication:2022/08/25
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Maschinenbau
Date of final exam:2021/10/08
Creating Corporation:Fakultät für Maschinenbau
GND-Keyword:Kombinatorische Materialforschung; High throughput screening; Methode; Maschinelles Lernen; Dünne Schicht
Institutes/Facilities:Lehrstuhl für Neue Materialien und Grenzflächen (Materials Discovery and Interfaces)
Dewey Decimal Classification:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften, Maschinenbau
faculties:Fakultät für Maschinenbau
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht