Fehlernetzwerke in Metallen verstehen

Nahezu alles, mit dem wir täglich zu tun haben, enthält Bauteile aus Metall, die meist durch plastische Verformung in ihre Endform gebracht wurden. Die industrielle Umformung bei der Herstellung dieser Gegenstände beruht dabei weitestgehend auf Erfahrungswerten, wie viel Kraft zum Beispiel nötig ist, um einen Werkstoff aus bestimmten Komponenten und in bestimmter Stärke zu verformen. Schon vor fast 100 Jahren fiel auf, dass die theoretisch dafür benötigte Spannung – Kraft pro Fläche – 100- bis 1.000-mal größer ist als die tatsächlich benötigte. Der Grund dafür liegt in Fehlern im Kristallgitter der Metalle, die linienförmig darin auftreten, den sogenannten Versetzungen.

Im kleinsten Detail, auf der atomaren Ebene, sind solche Versetzungen gut untersucht. In größeren Maßstäben jedoch treten sie in ein komplexes Zusammenspiel. Die Vernetzung zwischen verschiedenen Versetzungen sind zum Beispiel mit dafür verantwortlich, dass sich ein Metall mit zunehmender Verformung immer schwerer weiter verformen lässt, ein Effekt, der als Kaltverfestigung bezeichnet wird. Bisherige Modelle, die dieses Verhalten zu beschreiben versuchen, funktionieren noch nicht so gut.

In seinem ERC-Grant "DISCO-DATA: Hard work, plastic flow: a data-centric approach to dislocation-based plasticity" will Markus Stricker dem Zusammenspiel der Versetzungen erstmals beikommen, indem er sie simuliert und mit mathematischen Methoden als Netzwerke beschreibt. Aus vielen Simulationen verschiedener Netzwerke will er abstrakte Netzwerke erzeugen und ihr Verhalten während der Verformung analysieren. Am Schluss steht dann der Schritt zurück zum physikalischen Modell.