Descripción del proyecto
Menos procesos de ensayo y error en el diseño de aleaciones de Al-Cu reforzadas por precipitación
Las aleaciones de Al-Cu tienen muchas aplicaciones en ingeniería gracias a su baja densidad y gran fuerza generadas por la dispersión fina de precipitados a escala nanométrica. El proyecto financiado con fondos europeos MAPAA ofrece una metodología nueva con la que determinar la estructura de precipitación y la resistencia de la aleación provocada por el envejecimiento a alta temperatura a partir de cálculos de primer principio. La estrategia se basa en dos conceptos básicos. El primero es la determinación de la parte en la que abunda el aluminio del diagrama de fase Al-Cu mediante la construcción de hamiltonianos basados en expansión de clúster eficaces en combinación con mecánica estadística. La información extraída sirve de base para la modelización del campo de fase a fin de predecir la nucleación y el crecimiento de precipitados durante el envejecimiento mientras que las dinámicas moleculares y de dislocación se emplean para predecir el refuerzo que aportan los precipitados.
Objetivo
Al-Cu alloys have a wide range of engineering applications due to their low density and high strength provide by a fine dispersion of nm-sized precipitates. The optimization of the mechanical properties of these alloys has been traditionally carried out through costly experimental “trial-and-error” approaches. In this project, a novel methodology is presented to determine the precipitate structure resulting from high temperature ageing and the resulting strength of the alloys from first principles calculations. The strategy is based in two main pillars. The first one is the determination of the Al-rich part of the Al-Cu phase diagram by means the construction of effective cluster expansion Hamiltonians that can extrapolate first-principles calculations in combination with statistical mechanics approaches based on Monte Carlo simulations to include the entropic contributions, enabling parameter-free predictions of the phase diagram. The second one is the combination of this information with phase field modeling to predict the homogeneous and heterogeneous nucleation and growth of precipitates during high temperature ageing and with molecular dynamics and dislocation dynamics simulations to predict the strengthening provided by the precipitates. The approach developed in this proposal will improve the predictive power of Integrated Computational Materials Engineering in Al-Cu alloys. The applicant will transfer her expertise and international connection in the field of multiscale modelling to the host institute. She will work with researchers of the host institution to prompt new areas of research that can attract new funding and receive regular training on transferable skills. All these activities will enlarge her portfolio of skills and will ensure further development of her career.
Programa(s)
Régimen de financiación
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinador
28906 Getafe
España