Winning, M.; Brahme, A.; Raabe, D.: Prediction of cold rolling textures of steels using an artificial neural network. Computational Materials Science 46, S. 800 - 804 (2009)
Winning, M.; Raabe, D.; Brahme, A.: A texture component model for predicting recrystallization textures. Materials Science Forum 558 / 559, S. 1035 - 1042 (2007)
Brahme, A.; Winning, M.; Raabe, D.: Texture Component Model for Predicting Recrystallization Textures. 15th International Conference on the Texture of Materials (ICOTOM 15), Pittsburgh, PA, USA (2008)
Brahme, A.: Brief Introduction to Cellular Automaton and Monte Carlo Method. MPIE inter-departmental tutorial day(s) 2008, MPI für Eisenforschung GmbH, Düsseldorf, Germany (2008)
Winning, M.; Raabe, D.; Brahme, A.: A texture component model for predicting recrystallization textures. The Third International Conference on Recrystallization and Grain Growth, Jeju Island, South Korea (2007)
Wissenschaftler am Max-Planck-Institut für Nachhaltige Materialien haben ein CO2-freies und energiesparendes Verfahren entwickelt, um Nickel für Batterien, Magnete und Edelstahl zu gewinnen.
Max-Planck-Wissenschaftler kombinieren die Gewinnung, Herstellung, Mischung und Verarbeitung von Metallen und Legierungen in einem einzigen, umweltfreundlichen Schritt. Ihre Ergebnisse sind jetzt in der Zeitschrift Nature veröffentlicht.
Neues Video erklärt wie Ammoniak die Speicherung und den Transport von Wasserstoff erleichtert und zur Produktion von grünem Stahl verwendet werden kann