Park, S. J.; Han, H. N.; Oh, K. H.; Raabe, D.; Kim, J. K.: Finite element simulation of grain interaction and orientation fragmentation during plastic deformation of BCC metals. Proc. ICOTOM 13, S. 371 - 376 (2002)
Raabe, D.: Cellular automata in materials science with particular reference to recrystallization simulation. Annual Review of Materials Research 32, S. 53 - 76 (2002)
Raabe, D.; Roters, F.; Zhao, Z.: Texture component crystal plasticity finite element method for physically-based metal forming simulations including texture update. Proc. 8th Int. Conf. on Aluminium Alloys, S. 31 - 36 (2002)
Raabe, D.; Zhao, Z.; Mao, W.: On the dependence of in-grain subdivision and deformation texture of aluminium on grain interaction. Acta Materialia 50, S. 4379 - 4394 (2002)
Sachtleber, M.; Zhao, Z.; Raabe, D.: Experimental investigation of plastic grain interaction. Materials Science and Engineering A 336, S. 81 - 87 (2002)
Juntunen, P.; Raabe, D.; Karjalainen, P.; Kopio, T.; Bolle, G.: Optimizing continuous annealing of IF steels for improving their deep drawability. Metallurgical and Materials Transactions A 32, S. 1989 - 1995 (2001)
Roters, F.; Raabe, D.; Gottstein, G.: Work hardening in heterogeneous alloys - A microstructural approach based on three internal state variables. Acta Materialia 48 (17), S. 4181 - 4189 (2000)
Raabe, D.; Becker, R. C.: Coupling of a crystal plasticity finite element model with a probabilistic cellular automaton for simulating primary static recrystallization in aluminum. Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering 8, S. 445 - 462 (2000)
Raabe, D.; Miyake, K.; Takahara, H.: Processing, microstructure, and properties of ternary high-strength Cu–Cr–Ag in situ composites. Material Science and Engineering A 291, S. 186 - 197 (2000)
Raabe, D.; Mattissen, D.: Experimental investigation and Ginzburg-Landau modeling of the microstructure dependence of superconductivity in Cu–Ag–Nb wires. Acta Materialia 47 (3), S. 769 - 777 (1999)
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