Projektbeschreibung
Ausweitung eines additiven Fertigungsverfahrens auf die Herstellung von Funktionskeramik
Funktional abgestufte Werkstoffe sind synthetische Materialien, deren Zusammensetzung, Mikrostruktur und andere Eigenschaften sich in verschiedenen Abschnitten des Werkstoffs erheblich unterscheiden. Aktuelle Verfahren zur Herstellung von Funktionskeramiken beschränken sich auf der Erschaffung maßgeschneiderter Teile mit komplexen Formen. Das im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen finanzierte Projekt GraCerLit zielt auf die Anpassung der lithografischen Keramikherstellung – eines neu entwickelten additiven Fertigungsverfahrens zur Herstellung monolithischer Keramik – ab, um Funktionskeramik mit beliebigen Zusammensetzungen und Formen herzustellen. Die neu erschaffenen Keramikproben werden dann gemäß ihrer mechanischen, physikalischen und mikrostrukturellen Eigenschaften charakterisiert.
Ziel
Functionally Graded Materials (FGMs) were developed for applications where a continuous, stepped or spatial change in composition and/or microstructure is required. In recent years, an interest has been given to Functionally Graded Ceramics (FGCs) since high-complex technical ceramics are increasingly requested in almost every field of applications. In the past, conventional methods have been used for the production of FGC components. However, these methods have limitations in production of custom and complex-shaped ceramic parts. Lithography-based Ceramic Manufacturing (LCM), a recently developed additive manufacturing method by Lithoz GmbH and is used successfully for the cost-efficient, fast and near-net-shape production of monolithic ceramics. In the GraCerLit project, a new LCM printing setup will be designed and the open platform LCM printer prototype will be adapted that allows manufacturing of ceramic-ceramic FGCs without composition and geometry limitations. FGC samples will be produced and characterized in terms of mechanical, physical and microstructural properties. The process-structure-property (PSP) relations of FGC samples will be established through regression analysis by applying Machine Learning (ML) algorithms. The project will be carried out by the experienced researcher (ER) Dr. -Ing. Serkan Nohut who has wide experience on statistical characterization of advanced ceramics and generation of PSP relations. The ER will collaborate with the supervisor Dr. Martin Schwentenwein who has a strong background in manufacturing ceramic components by LCM method and experience on execution and management of EU funded research projects. The technical knowledge and professional skills that will be gained by the ER during the GraCerLit project will make great contributions for his future career development and provide him opportunities to participate in international research projects by cooperating with prestigious research institutes.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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