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A Multiscale Dislocation Language for Data Driven Materials Science

Crystalline defects in metals and semiconductors are responsible for a wide range of mechanical, optical and electronic properties. Controlling the evolution of dislocations, i.e. line-like defects and the carrier of plastic defor... ver más

31/10/2023

FZJ

1M€

Presupuesto del proyecto: 1M€

Líder del proyecto

FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 4 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2023-10-31

ERC-2017-STG: ERC Starting Grant Scope:Objectives

I+D

Cerrada hace 8 años

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

4 Participantes

FZJ

644.58K€ | Lider

VISCOFAN

665.93K€ | Participante

TU BAF

662.06K€ | Participante

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Duración del proyecto: 72 meses Fecha Inicio: 2017-10-04
Fecha Fin: 2023-10-31

Líder del proyecto

FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 1M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Crystalline defects in metals and semiconductors are responsible for a wide range of mechanical, optical and electronic properties. Controlling the evolution of dislocations, i.e. line-like defects and the carrier of plastic deformation, interacting both among themselves and with other microstructure elements allows tailoring material behaviors on the micro and nanoscale. This is essential for rational design approaches towards next generation materials with superior mechanical properties. For nearly a century, materials scientists have been seeking to understand how dislocation systems evolve. In-situ microscopy now reveals complex dislocation networks in great detail. However, without a sufficiently versatile and general methodology for extracting, assembling and compressing dislocation-related information the analysis of such data often stays at the level of looking at images to identify mechanisms or structures. Simulations are increasingly capable of predicting the evolution of dislocations in full detail. Yet, direct comparison, automated analysis or even data transfer between small scale plasticity experiments and simulations is impossible, and a large amount of data cannot be reused. The vision of MuDiLingo is to develop and establish for the first time a Unifying Multiscale Language of Dislocation Microstructures. Bearing analogy to audio data conversion into MP3, this description of dislocations uses statistical methods to determine data compression while preserving the relevant physics. It allows for a completely new type of high-throughput data mining and analysis, tailored to the specifics of dislocation systems. This revolutionary data-driven approach links models and experiments on different length scales thereby guaranteeing true interoperability of simulation and experiment. The application to technologically relevant materials will answer fundamental scientific questions and guide towards design of superior structural and functional materials.

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