Yan, D.; Tasan, C. C.; Raabe, D.: Coupled high resolution strain and microstructure mapping based on digital image correlation and electron backscatter diffraction. IMPRS-SurMat Seminar, Meschede, Germany (2013)
Raabe, D.; Choi, P.; Herbig, M.; Li, Y.; Zaefferer, S.; Kirchheim, R.: Iron – Mythology and High Tech: From Electronic Understanding to Bulk Nanostructuring of 1 Billion Tons. Summer School 2013 on Functional Solids – FERRUM - organized by Leibniz University Hannover, Goslar, Germany (2013)
Roters, F.; Eisenlohr, P.; Diehl, M.; Shanthraj, P.; Kords, C.; Raabe, D.: The general crystal plasticity framework 'DAMASK'. Institutsseminar, Institute of Materials Simulation, Department of Materials Science, University of Erlangen-Nürnberg, Fürth, Germany (2013)
Tasan, C. C.; Hoefnagels, J. P. M.; Raabe, D.: Quantative damage analysis & in-situ testing to investigate cut-edge failures in AHSS. Cut-edge behavior and damage resistance of AHSS, Maizières-lès-metz, France (2013)
Koyama, M.; Tasan, C. C.; Akiyama, E.; Tsuzaki, K.; Raabe, D.: Influence of hydrogen on dual-phase steel micro-mechanics. 2nd International Workshop on Physics-Based Modelling of Material Properties & Experimental Observations, Antalya, Turkey (2013)
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.
Wissenschaftler des Max-Planck-Instituts für Eisenforschung entwickeln ein neues maschinelles Lernmodell für korrosionsresistente Legierungen. Und veröffentlichen ihre Ergebnisse in der Fachzeitschrift Science Advances
Düsseldorfer Max-Planck-Wissenschaftler diskutieren den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Materialwissenschaft und veröffentlichen Review-Artikel in der Fachzeitschrift Nature Computational Science