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Die Mikrostruktur von ausscheidungsgehärteten Aluminiumlegierungen ist von herausragender Bedeutung für ihre Festigkeit, da nur Werkstoffe mit gezielt eingestellter Mikrostruktur für Radialverdichterräder ausreichende Festigkeiten erreichen. Diese optimierte Mikrostruktur ändert sich jedoch während des Betriebs, denn die Bauteile werden bei Temperaturen eingesetzt, die nahe der Aushärtetemperatur liegen oder sogar darüber hinausgehen und folglich ist mit Alterung der Mikrostruktur und damit einhergehender Degradation der Eigenschaften zu rechnen. Diese Effekte konnten bisher in der Lebensdauervorhersage nicht berücksichtigt werden, da ihre diesbezüglichen Auswirkungen lediglich qualitativ bekannt waren. In diesem Forschungsvorhaben wurde daher für die Legierung EN AW-2618A einerseits eine sorgfältige und umfassende Charakterisierung der Gefügeentwicklung für anwendungsrelevante Temperaturen und Zeiten bis zu 25.000 h vorgenommen und andererseits eine solide Datenbasis bezüglich der mechanischen Eigenschaften (Zugfestigkeit, Kriechwiderstand, LCF-, TMF-Verhalten) und ihren Änderungen geschaffen. Darauf aufbauend wurde ein Verfahren entwickelt, um die Genauigkeit der Lebensdauerbewertung für Abgasturbolader (ATL)-Verdichterräder aus EN AW-2618A zu verbessern. Ein zeit- und temperaturabhängiges Verformungsmodell nach Chaboche, welches die wesentlichen Phänomene der Hochtemperaturverformung und der Wechselplastizität beschreibt, wurde erweitert und berücksichtigt nun die Werkstoffalterung, indem die Festigkeit nicht nur als Funktion der Temperatur, sondern auch des Alterungszustands (d. h. des mittleren Radius der Ausscheidungen) dargestellt wird. Für die Erweiterung des Modells zur Bewertung der Ermüdungslebensdauer unter Rainflow-klassierten Betriebslastkollektiven wurde analog verfahren. Die berechnete Lebensdauer der im Verlauf des Vorhabens durchgeführten LCF- und TMF-Versuche stimmt gut mit den experimentellen Ergebnissen überein.
The amount of data generated worldwide is constantly increasing. These data come from a wide variety of sources and systems, are processed differently, have a multitude of formats, and are stored in an untraceable and unstructured manner, predominantly in natural language in data silos. This problem can be equally applied to the heterogeneous research data from materials science and engineering. In this domain, ways and solutions are increasingly being generated to smartly link material data together with their contextual information in a uniform and well-structured manner on platforms, thus making them discoverable, retrievable, and reusable for research and industry. Ontologies play a key role in this context. They enable the sustainable representation of expert knowledge and the semantically structured filling of databases with computer-processable data triples.
In this perspective article, we present the project initiative Materials-open-Laboratory (Mat-o-Lab) that aims to provide a collaborative environment for domain experts to digitize their research results and processes and make them fit for data-driven materials research and development. The overarching challenge is to generate connection points to further link data from other domains to harness the promised potential of big materials data and harvest new knowledge.