Skip to main content
Weiter zur Homepage der Europäischen Kommission (öffnet in neuem Fenster)
Deutsch de
CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
CORDIS

Understanding 3D Foam Plasticity: An Integrated Approach

Projektbeschreibung

Forschung zum Verhalten von flüssigem 3D-Schaum

Flüssigschäume sind aufgrund ihrer einzigartigen Fähigkeit, sich unter Belastung zu verformen und zu fließen, für verschiedene Industriezweige wie die Nahrungsmittelerzeugung und den Bergbau unverzichtbar. Ihr Verhalten hängt davon ab, wie sich die Blasen neu ordnen. Im Gegensatz zu 2D-Schäumen ist die Dynamik von 3D-Schäumen jedoch weiterhin unklar. Daher lässt sich schwer vorhersagen, wie sie auf Belastungen reagieren. Dies führt bei der Entwicklung ihrer Eigenschaften oft zu Ansätzen nach dem Prinzip „Versuch und Irrtum“. Um diese Lücke zu schließen, wird das über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahme unterstützte Projekt FOAM 3D fortschrittliche Instrumente einsetzen: Röntgentomographie, Simulationen und KI. Dabei wird untersucht, wie sich 3D-Schäume unter Belastung verhalten. Um vorherzusagen, wo und wann Blasen-Neuordnungen auftreten, werden graphische neuronale Netze verwendet. Die Erkenntnisse aus dem Projekt könnten die Entwicklung von Schaumstoffen avancieren und das Verständnis für andere Materialien mit ähnlichen Eigenschaften verbessern.

Ziel

Liquid foams possess distinct structural and mechanical properties, making them essential to various industries ranging from food production to ore flotation. When subjected to shear, foams exhibit complex rheological behaviors: responding elastically to small deformations, plastically to larger ones, and flow with a shear-rate-dependent viscosity once their yield stress is exceeded. These behaviors are governed by local plastic rearrangements of bubbles.
Although much is known about local rearrangements in 2D foams, the understanding of 3D foams remains limited. This knowledge gap hinders accurate predictions of dynamical heterogeneities in plastic rearrangements, often leading to trial-and-error approaches when engineering foam properties for applications. This project aims to bridge that gap by combining X-ray tomographic microscopy with numerical simulations and advanced AI techniques.
I will begin by analyzing data from fast X-ray tomographic microscopy experiments combined with rheological measurements, which simultaneously capture the macroscopic response of 3D foams and the detection of plastic rearrangements at the bubble scale. However, the limited temporal resolution of X-ray tomography necessitates the development of experimentally informed numerical simulations to further explore foam dynamics.
Predicting the occurrence of plastic rearrangements remains a significant challenge. To address this, I will develop graph neural networks (GNNs) capable of predicting the spatiotemporal occurrence of plastic events in foams during a secondment at a company specialized in AI. GNNs have already proven effective in predicting plastic events in glasses, making them an ideal tool for this task.
Since foams are an athermal analog of amorphous solids, insights from this research will be applicable to other yield-stress materials, where the interaction of localized plastic rearrangements is crucial for predicting fracture and flow.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

UNIVERSITE GRENOBLE ALPES
Netto-EU-Beitrag
€ 242 260,56
Adresse
621 AVENUE CENTRALE
38058 Grenoble
Frankreich
Region
Auvergne-Rhône-Alpes Rhône-Alpes Isère
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

Partner (2)