DiMoGraph - Digitale Modelle für auf Graphen basierende Leiterwerkstoffe

Abstract

Theorie, Modellierung und Simulation waren von Beginn an wesentlich, um die vielfältigen interessanten Eigenschaften von Graphen und weiterer 2D-Materialien vorherzusagen, zu verstehen und anzupassen. Makroskopische 3D-Materialien, die auf 2D-Materialen basieren, können effizient über Netzwerkmodelle beschrieben werden. Direkte Vorhersagen von Eigenschaften des 3D-Materials werden so möglich, wie beispielsweise die Vorhersage der elektrischen Leitfähigkeit. Netzwerkmodelle wurden bereits für spezielle Fragestellungen zu Graphen-basierten Leitermaterialien angewendet. Bisherige Netzwerkmodelle berücksichtigten jedoch noch nicht alle Strukturparameter. Auch war deren Bedienung bisher auf recht primitive Skript-Umgebungen beschränkt. Die Rechenzeiten der bestehenden Netzwerke sind außerdem vergleichsweise hoch, weshalb schnellere Ansätze wie datenbasierte Modelle benötigt werden. Schließlich beschreiben Netzwerk-Modelle nur die Struktur-Eigenschaftsbeziehungen. Eine Modellierung der Prozessketten ist damit nicht möglich. Im Verlauf des Vorhabens wurde das Netzwerkmodell weiterentwickelt, um weitere Strukturparameter beschreiben zu können und die Bedienung zu verbessern. Es wurde daraufhin auch ein pyiron-basierter Workflow entwickelt, die die Bedienung des Modells über ein Jupyter-Notebook erlaubt. Dieser Workflow stellte die Grundlage für das anschließendes Training eines Ersatzmodells dar, welches daraufhin gemeinsam mit der TU Chemnitz entwickelt wurde. Parallel zu diesen Arbeiten wurde eine Ontologie entwickelt. Anfangs wurde diese Ontologie für die Simulationsdaten, wie sie mit dem Netzwerkmodell entwickelt wurden, angewendet. Sobald die Ontologie verfügbar war, wurde sie in die Workflows integriert. Auch eine Ontologie für das Ersatzmodell wurde entwickelt und in den Workflow für das Training integriert. Als letztes wurden die Ontologie durch experimentelle Aspekte erweitert. Hier wurde eine App entwickelt, um mit den Daten besser arbeiten zu können. Am Ende des Vorhabens wurden die Ergebnisse gemeinsam mit Partner in Form einer Veröffentlichung aufbereitet.