Tasan, C. C.; Diehl, M.; Yan, D.; Raabe, D.: Coupled high-resolution experiments and crystal plasticity simulations to analyze stress and strain partitioning in multi-phase alloys. TMS2015, Orlando, FL, USA (2015)
Tasan, C. C.; Yan, D.; Raabe, D.: A novel, high-resolution approach for concurrent mapping of micro-strain and micro-structure evolution up to damage nucleation. TMS 2015, Orlando, FL, USA (2015)
Roters, F.; Diehl, M.; Shanthraj, P.; Zambaldi, C.; Tasan, C. C.; Yan, D.; Raabe, D.: Simulation analysis of stress and strain partitioning in dual phase steel based on real microstructures. MMM2014, 7th International Conference on Multiscale
Materials Modeling
, Berkeley, CA, USA (2014)
Tasan, C. C.; Diehl, M.; Yan, D.; Zambaldi, C.; Shanthraj, P.; Roters, F.; Raabe, D.: Integrated experimental and simulation analysis of stress and strain partitioning in dual phase steel. IUTAM Symposium on Connecting Multiscale Mechanics to Complex Material Design, Evanston, IL, USA (2014)
Tasan, C. C.; Diehl, M.; Yan, D.; Zambaldi, C.; Shanthraj, P.; Roters, F.; Raabe, D.: Integrated experimental and simulation analysis of stress and strain partitioning in dual phase steel. 17th U.S. National Congress on Theoretical and Applied Mechanics Michigan State University, East Lansing, MI, USA (2014)
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