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Zitieren Sie bitte immer diesen URN: urn:nbn:de:kobv:b43-599780

Semantic integration of diverse data in materials science: Assessing Orowan strengthening

  • AbstractThis study applies Semantic Web technologies to advance Materials Science and Engineering (MSE) through the integration of diverse datasets. Focusing on a 2000 series age-hardenable aluminum alloy, we correlate mechanical and microstructural properties derived from tensile tests and dark-field transmission electron microscopy across varied aging times. An expandable knowledge graph, constructed using the Tensile Test and Precipitate Geometry Ontologies aligned with the PMD Core Ontology, facilitates this integration. This approach adheres to FAIR principles and enables sophisticated analysis via SPARQL queries, revealing correlations consistent with the Orowan mechanism. The study highlights the potential of semantic data integration in MSE, offering a new approach for data-centric research and enhanced analytical capabilities.

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Metadaten
Autor*innen:Bernd BayerleinORCiD, Markus Schilling, Philipp von Hartrott, Jörg Waitelonis
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Scientific Data
Jahr der Erstveröffentlichung:2024
Organisationseinheit der BAM:5 Werkstofftechnik
5 Werkstofftechnik / 5.2 Metallische Hochtemperaturwerkstoffe
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlag:Springer Science and Business Media LLC
Jahrgang/Band:11
Ausgabe/Heft:1
Aufsatznummer:434
Erste Seite:1
Letzte Seite:12
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Aluminum Alloy Aging; Knowledge Graph; Ontology; Orowan Mechanism; Semantic Data Integration; Semantic Interoperability
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Degradation von Werkstoffen
Material / Materialdesign
DOI:10.1038/s41597-024-03169-4
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-599780
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:06.05.2024
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:06.05.2024
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
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