This class willcover the principles of dislocation theory from a physical metallurgyperspective, providing a fundamental understanding of the relations between thestrength and of crystalline solids and distributions of defects.
We will reviewthe concept of dislocations, defining terminology used, and providing anoverview of important concepts (e.g. linear elasticity, stress-strainrelations, and stress transformations) for theory development. We will developthe theory of dislocation plasticity through derived stress-strain fields,associated self-energies, and the induced forces on dislocations due to internaland externally applied stresses. Dislocation structure will be discussed,including core models, stacking faults, and dislocation arrays (including grainboundary descriptions). Mechanisms of dislocation multiplication andstrengthening will be covered along with general principles of creep and strainrate sensitivity. Final topics will include non-FCC dislocations, emphasizingthe differences in structure and corresponding implications on dislocationmobility and macroscopic mechanical behavior; and dislocations in finitevolumes.
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Heimatinstitut: Institut für Integrierte metallische Nanomaterialsysteme (M-EXK4)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 12
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 20
Betreute Abschlussarbeiten
laufende
beendete
2021
Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2020
Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.