Untersuchung der kinetischen, thermodynamischen und strukturellen Eigenschaften von Kleinwinkelkorngrenzen in Al und Al-Legierungen

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Das Ziel dieses Forschungsprojektes ist es, den grundlegenden Mechanismus der Korngrenzenbewegung bei Kleinwinkelkorngrenzen sowie ihre strukturellen und thermodynamischen Eigenschaften detailliert zu studieren. Dabei sollen sowohl die kinetischen Eigenschaften wie Beweglichkeit und deren Aktivierungsparameter in Abhängigkeit von der strukturellen Korngrenzenkonfiguration als auch der Einfluss der Anisotropie der Korngrenzenenergie unter Berücksichtigung der Korngrenzenebene auf das kinetische Verhalten untersucht werden. Während in der ersten Projektphase die Formbildung und dynamische Eigenschaften von <100> Kleinwinkelkippkorngrenzen experimentell untersucht und mit Ergebnissen von Computersimulationen analysiert wurden, soll in den nächsten zwei Jahren diese systematische Studie der temperatur- und orientierungsabhängigen kinetischen und strukturellen Eigenschaften von verschiedenen Korngrenzen fortgesetzt werden. Die Bikristalle aus hochreinem AI mit <111> und <110> symmetrischen sowie asymmetrischen Kippkorngrenzen mit Desorientierungen im Bereich zwischen 5° und 24° werden gezüchtet und die Gestaltbildung und Bewegung von Korngrenzen in-situ im REM bei hohen Temperaturen aufgezeichnet. Begleitend zu experimentellen Untersuchungen werden weiterhin Computersimulationen fortgesetzt, um die Korngrenzenenergie für die <111> und <110> Kippkorngrenzen als Funktion der Desorientierung und Inklination zu bestimmen sowie die Änderung der Inklinationsabhängigkeit der Korngrenzenenergie bei Temperaturzunahme zu analysieren. Parallel zu den in-situ REM Untersuchungen sollen an Bikristallproben die Radiotracer-Diffusionsexperimente in Zusammenarbeit mit der Forschungsgruppe von Prof. Dr. G. Wilde und Dr. S. Divinskiy am Institut für Materialphysik der Universität Münster durchgeführt werden. Letztlich sollen die Facettierung und das dynamische Verhalten von Kleinwinkelkorngrenzen in Bikristallen aus AI-Legierungen untersucht werden.