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- 5.6 Glas (17)
- 9 Komponentensicherheit (11)
- 6.1 Oberflächen- und Dünnschichtanalyse (9)
- S Qualitätsinfrastruktur (9)
- 3 Gefahrgutumschließungen; Energiespeicher (8)
- 9.4 Integrität von Schweißverbindungen (8)
- 3.5 Sicherheit von Gasspeichern (7)
- 7 Bauwerkssicherheit (7)
- 2 Prozess- und Anlagensicherheit (6)
- 8 Zerstörungsfreie Prüfung (6)
- 2.1 Sicherheit von Energieträgern (5)
- 4 Material und Umwelt (5)
- 5.2 Metallische Hochtemperaturwerkstoffe (5)
- 5.4 Multimateriale Fertigungsprozesse (5)
- 6.6 Physik und chemische Analytik der Polymere (5)
- 1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien (4)
- 1.6 Anorganische Referenzmaterialien (4)
- 6.0 Abteilungsleitung und andere (4)
- 6.2 Material- und Oberflächentechnologien (4)
- 6.3 Strukturanalytik (4)
- 9.2 Versuchsanlagen und Prüftechnik (4)
- S.3 Ökodesign und Energieverbrauchskennzeichnung (4)
- 8.3 Thermografische Verfahren (3)
- 9.6 Additive Fertigung metallischer Komponenten (3)
- S.2 Digitalisierung der Qualitätsinfrastruktur (3)
- VP Vizepräsident (3)
- VP.1 eScience (3)
- 4.0 Abteilungsleitung und andere (2)
- 4.2 Material-Mikrobiom Wechselwirkungen (2)
- 5.1 Mikrostruktur Design und Degradation (2)
- 7.2 Ingenieurbau (2)
- 7.5 Technische Eigenschaften von Polymerwerkstoffen (2)
- S.1 Qualität im Prüfwesen (2)
- 1.3 Instrumentelle Analytik (1)
- 2.4 Prüfung und Bewertung von Explosivstoffen/Pyrotechnik (1)
- 2.5 Konformitätsbewertung Explosivstoffe/Pyrotechnik (1)
- 3.1 Sicherheit von Gefahrgutverpackungen und Batterien (1)
- 4.4 Thermochemische Reststoffbehandlung und Wertstoffrückgewinnung (1)
- 4.6 Molekulare und angewandte Entomologie (1)
- 7.0 Abteilungsleitung und andere (1)
- 7.4 Baustofftechnologie (1)
- 7.6 Korrosion und Korrosionsschutz (1)
- 7.7 Modellierung und Simulation (1)
- 8.1 Sensorik, mess- und prüftechnische Verfahren (1)
- 8.5 Röntgenbildgebung (1)
- 8.6 Faseroptische Sensorik (1)
- 9.0 Abteilungsleitung und andere (1)
- P Präsident (1)
- P.0 Präsident und andere (1)
- VP.2 Informationstechnik (1)
Eingeladener Vortrag
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Optical glasses and glass ceramics are present in many devices often used in our daily routine, such as the mobile phones and tablets. Since the 1960´s with the development of glass lasers, and more recently, within the search for efficient W-LEDs, sensors and solar converters, this class of materials has experienced extreme research progress. In order to tailor a material for such applications, it is very important to understand and characterize optical properties such as refractive index, transmission window, absorption and emission cross sections, quantum yields, etc. These properties can often be tuned by appropriate compositional choice and post-synthesis processing. In this lecture we will discuss the optical properties of glasses and glass ceramics, relevant to that end.
Übersicht über den Aktuellen Stand der Durchführungsmaßnahmen der EU zur Ökodesign-Richtlinie sowie der delegierten Rechtsakte zum EU Energielabel. Der Fokus liegt auf die Änderungen bzgl. gesetzlicher Anforderungen, die Überwachung durch die Vollzugsbehörden und mögliche diesbezügliche Informationsquellen.
Übersicht über die Umsetzung des EU Green New Deal, des Circular Economy Action Plan sowie der Sustainable Product Initiative. Ebenfalls erfolgt eine Zusammenfassung der Auswirkungen der Änderungen im EU-Produktrecht auf die Revision des geltenden Rechts und das Zusammenspiel zwischen Rechtssetzung und Normung.
The digital era has led to a significant increase in innovation in scientific research across diverse fields and sectors. Evolution of data-driven methodologies lead to a number of paradigm shifts how data, information, and knowledge is produced, understood, and analyzed. High profile paradigm shifts in the field of materials science (MS) include exploitative usage of computational tools, machine learning algorithms, and high-performance computing, which unlock novel avenues for investigating materials. In these presentations, we highlight prototype solutions developed in the context of the Platform MaterialDigital (PMD) project that addresses digitalization challenges. As part of the Material Digital Initiative, the PMD supports the establishment of a virtual materials data space and a systematic handling of hierarchical processes and materials data using a developed ontological framework as high priority work items. In particular, the mid-level ontology PMDco and its augmentation through application-specific ontologies are illustrated. As part of the conclusion, a discussion encompasses the evolutionary path of the ontological framework, taking into account standardization efforts and the integration of modern AI methodologies such as natural language processing (NLP). Moreover, demonstrators illustrated in these presentations highlight: The integration and interconnection of tools, such as digital workflows and ontologies, Semantic integration of diverse data as proof of concept for semantic interoperability, Improved reproducibility in image processing and analysis, and Seamless data acquisition pipelines supported by an ontological framework. In this context, concepts regarding the application of modern research data management tools, such as electronic laboratory notebooks (ELN) and laboratory information management systems (LIMS), are presented and elaborated on. Furthermore, the growing relevance of a standardized adoption of such technologies in the future landscape of digital initiatives is addressed. This is supposed to provide an additional basis for discussion with respect to possible collaborations.
Im Projekt GlasDigital sollen digitale Werkzeuge für die Hochdurchsatzentwicklung neuartiger Glaswerkstoffe erarbeitet werden. Dies soll durch die Kombination robotischer Syntheseverfahren mit selbstlernenden Maschinen und ihre Einbindung in eine Ontologie-basierte digitale Infrastruktur realisiert werden.
Glasses stand out by their wide and continuously tunable chemical composition and large variety of unique shaping techniques making them a key component of modern high technologies. Glass development, however, is still often too cost-, time- and energy-intensive. The use of robotic melting systems embedded in an ontology-based digital environment is intended to overcome these problems in future.
For this purpose, a robotic high throughput glass melting system is equipped with novel inline sensors for process monitoring, machine learning (ML)-based, adaptive algorithms for process monitoring and optimization, novel tools for high throughput glass analysis and ML-based algorithms for glass design. This includes software tools for data mining as well as property and process modelling. The presentation provides an overview of how all these tools merge into a digital infrastructure and illustrates their usability using examples.
All infrastructural parts were developed by a consortium consisting of the Fraunhofer ISC in Würzburg, the Friedrich-Schiller-University Jena (OSIM), the Clausthal University of Technology (INW) and the Federal Institute for Materials Research and Testing (BAM, Division Glasses) as part of a joint project of the German research initiative MaterialDigital.
Digital Transformation in Materials Science: Insights From the Platform MaterialDigital (PMD)
(2024)
The digital era has led to a significant increase in innovation in scientific research across diverse fields and sectors. Evolution of data-driven methodologies lead to a number of paradigm shifts how data, information, and knowledge is produced, understood, and analyzed. High profile paradigm shifts in the field of materials science (MS) include exploitative usage of computational tools, machine learning algorithms, and high-performance computing, which unlock novel avenues for investigating materials. In these presentations, we highlight prototype solutions developed in the context of the Platform MaterialDigital (PMD) project that addresses digitalization challenges. As part of the Material Digital Initiative, the PMD supports the establishment of a virtual materials data space and a systematic handling of hierarchical processes and materials data using a developed ontological framework as high priority work items. In particular, the mid-level ontology PMDco and its augmentation through application-specific ontologies are illustrated. As part of the conclusion, a discussion encompasses the evolutionary path of the ontological framework, taking into account standardization efforts and the integration of modern AI methodologies such as natural language processing (NLP). Moreover, demonstrators illustrated in these presentations highlight: The integration and interconnection of tools, such as digital workflows and ontologies, Semantic integration of diverse data as proof of concept for semantic interoperability, Improved reproducibility in image processing and analysis, and Seamless data acquisition pipelines supported by an ontological framework. In this context, concepts regarding the application of modern research data management tools, such as electronic laboratory notebooks (ELN) and laboratory information management systems (LIMS), are presented and elaborated on. Furthermore, the growing relevance of a standardized adoption of such technologies in the future landscape of digital initiatives is addressed. This is supposed to provide an additional basis for discussion with respect to possible collaborations.
Gläser zeichnen sich durch eine breite und kontinuierlich abstimmbare chemische Zusammensetzung sowie einzigartige Formgebungstechniken aus, was sie oft zur Schlüsselkomponente moderner Hochtechnologien macht. Die Glasentwicklung ist jedoch oft noch zu kosten-, zeit- und energieintensiv. Der Einsatz von robotergestützten Schmelzsystemen, eingebettet in eine Ontologie-basierte digitale Umgebung, soll diese Probleme in Zukunft überwinden. Im Rahmen der BMBF Forschungsinitiative MaterialDigital unternimmt das Verbundprojekt GlasDigital „Datengetriebener Workflow für die beschleunigte Entwicklung von Glas“ erste Schritte in diese Richtung. Das Projektkonsortium, an dem das Fraunhofer ISC in Würzburg, die Friedrich-Schiller-Universität Jena (OSIM), die Technische Universität Clausthal (INW) und die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM, Fachgruppe Glas) beteiligt sind, will alle wesentlichen Basiskomponenten für eine beschleunigte datengetriebene Glasentwicklung zusammenführen. Zu diesem Zweck wird ein robotergestütztes Hochdurchsatz-Glasschmelzsystem mit neuartigen Inline-Sensoren zur Prozessüberwachung, auf maschinellem Lernen (ML) basierenden adaptiven Algorithmen zur Prozessüberwachung und -optimierung, neuartigen Werkzeugen für die Hochdurchsatz-Glasanalyse sowie ML-basierten Algorithmen zum Glasdesign, Data Mining sowie Eigenschafts- und Prozessmodellierung ausgestattet. Der Vortrag gibt einen Überblick darüber, wie all diese Komponenten miteinander verzahnt sind, und veranschaulicht ihre Nutzbarkeit anhand einiger Beispiele.