Statistisch-Thermodynamische Modellierung für Key-Materialien

Die statistisch-thermodynamische Modellierung der Eigenschaften von intermetallischen Verbindungen und der auf deren Grundlage hergestellten dünnen Filmsubstanzen unter unterschiedlichen technologischen Bedingungen ist von entscheidender Bedeutung, da diese sowohl aufgrund ihrer fundamentalen Eigenschaften als auch durch ihre umfassende technologische Anwendung eine faszinierende Materialgruppe darstellen. Auf Grund dessen wird im vorliegenden Projekt eine generalisierte, quantitative und voraussagende statistisch-thermodynamische Modellierung vorgeschlagen, basierend auf dem Ising-Verfahren, der Bragg-Williams- Approximierung und der quasi-chemischen Näherung von Bethe-Guggenheim, deren Ziel eine detaillierte Beschreibung des thermodynamischen Verhaltens und eine Vorhersage der Phänomene in makroskopischen und nanokristallinen intermetallischen Substanzen ist. Das neue Modellierungsverfahren behandelt sowohl Punktdefekte als auch Punktdefekt-Aggregate, wobei Leerstellen und Anti-Struktur-Atome in allen Untergittern des Kristallgitters berücksichtigt werden, und beinhaltet eine detaillierte Beschreibung der Fernordnung (LRO) im Kristallgitter. Es können aber auch Nahordnungseffekte (SRO), die vor allem im Bereich der kritischen Temperatur der Ordnungs-Unordnungs Umwandlung eine wichtige Rolle spielen, mit diesem Modell in befriedigender Weise beschrieben werden.
Das neue Modellierungsverfahren und die entwickelten Modelle umfassen die voraussagenden Eigenschaften und eine allgemeine Anwendung, die dem Verständnis der Ausbildung von Fernordnung im Kristallgitter, der Verbesserung der mechanischen und thermodynamischen Eigenschaften vorhandener kommerzieller Materialen, die auf der Grundlage von makroskopischen und nanokristallinen intermetallischen Komponenten hergestellt werden, und der Entdeckung neuer weiterentwickelter Substanzen dienen. Durch die Erarbeitung neuer wissenschaftlicher Konzepte besteht die Möglichkeit, teure und mitunter gefährliche Laborexperimente zu vermeiden.