Uebel, M.; Exbrayat, L.; Rabe, M.; Tran, T. H.; Crespy, D.; Rohwerder, M.: On the Role of Trigger Signal Spreading Velocity for Efficient Self-Healing Coatings for Corrosion Protection. Journal of the Electrochemical Society 165 (16), S. C1017 - C1027 (2018)
Dandapani, V.; Tran, T. H.; Bashir, A.; Evers, S.; Rohwerder, M.: Hydrogen Permeation as a Tool for Quantitative Characterization of Oxygen Reduction Kinetics at Buried Metal-Coating Interfaces. Electrochimica Acta 189, S. 111 - 117 (2016)
Tran, T. H.; Gerlitzky, C.; Rohwerder, M.; Groche, P.: Which properties must a surface have to be suitable for cold pressure welding? 22nd International Conference on Material Forming (ESAFORM 2019), Mondragon Unibrtsitatae, Spain, 08. Mai 2019 - 10. Mai 2019. AIP Conference Proceedings 2113, 050019, (2019)
Uebel, M.; Tran, T. H.; Altin, A.; Gerlitzky, C.; Erbe, A.; Groche, P.: Which Properties Must a Surface have to be Suitable for Cold Pressure Welding? 22nd International Conference on Material Forming (ESAFORM 2019), Mondragon Unibrtsitatae, Spain (2019)
Rohwerder, M.; Tran, T. H.: Novel zinc-nanocontainer composite coatings for intelligent corrosion protection. 11th Intrenational Conference on Zinc And Zinc Alloy Coated Steel Sheet- GALVATECH 2017, The University of Tokyo, Tokyo, Japan (2017)
Uebel, M.; Vimalanandan, A.; Tran, T. H.; Rohwerder, M.: Coatings for intelligent self-healing of macroscopic defects: first results and the major challenges. eMRS, Symposium „Self-Healing Materials", Warsaw, Poland (2015)
Uebel, M.; Exbrayat, L.; Rabe, M.; Tran, T. H.; Crespy, D.; Rohwerder, M.: Role of Trigger Signal Spreading Velocity on Self-healing Capability of Intelligent Coatings for Corrosion Protection. Scientific Advisory Board Meeting 2019, 6-years Evaluation of the Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH, Düsseldorf, Germany (2019)
Vimalanandan, A.; Altin, A.; Tran, T. H.; Rohwerder, M.: Conducting Polymers for Corrosion Protection - Raspberry like shaped ICP “pigments”. Gordon Research Conference Corrosion-Aqueous, New London, NH, USA (2012)
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