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Zhang, J.: Microstructure design via site-specific control of recrystallization and nano-precipitation. Dissertation, RWTH Aachen, Aachen, Germany (2016)
Szczepaniak, A.: Investigation of intermetallic layer formation in dependence of process parameters during the thermal joining of aluminium with steel. Dissertation, RWTH Aachen, Aachen, Germany (2016)
Nellessen, J.: Effects of strain amplitude, cycle number and orientation on low cycle fatigue microstructures in austenitic stainless steel and aluminum. Dissertation, RWTH Aachen, Aachen, Germany (2015)
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Hamidi Siboni, N.: Molecular Dynamics Studies of Thermodynamical Consistency and Non-locality of Effective Temperature. Dissertation, Aachen Institute for Advanced Study in Computational Engineering Science (AICES), RWTH Aachen University, Aachen, Germany (2014)
Schemmann, L.: The inheritance of different microstructures found after hot rolling on the properties of a completely annealed dual phase steel. Dissertation, Fakultät für Georessourcen und Materialtechnik, RWTH Aachen, Aachen, Germany (2014)
Jäpel, T.: Feasibility study on local elastic strain measurements with an EBSD pattern cross correlation method in elastic-plastically deforming material. Dissertation, RWTH Aachen, Aachen, Germany (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