Eine Schlüsselaufgabe für das Materialdesign besteht darin, Kandidatenmaterialien zu suchen und zu charakterisieren, die bestimmte Leistungsanforderungen erfüllen können. In diese Richtung geht der Ansatz der Multiskalenmodellierung und des maschinellen Lernens, um neue Materialien zu finden, zu charakterisieren und zu entwerfen. Hohe Rechenkosten sind immer ein Problem bei der Multiskalenmodellierung, insbesondere hohe Rechenkosten bei atomistischen Modellen im Nanomaßstab. Für viele neue Materialtypen wie heterogene ko-planare 2D-Materialien sind Potenziale nicht einmal direkt verfügbar. Kürzlich haben wir den ersten Rahmen für die First-Principles-Multiskalenmodellierung auf der Grundlage von maschinellem Lernen etabliert, d.h. maschinelles Lernen basierte interatomare Potenziale (MLIPs), die in Advanced Materials (33, 2102807, 2021) veröffentlicht wurden. Vor dieser Arbeit haben wir in Vorarbeiten für 2D-Materialien vielversprechende zweidimensionale MoSi2N4-Familien (Nano Energy, 82, 105716, 2021) mit maschinellem Lernen für photokatalytische Eigenschaften erforscht. In dieser Arbeit schlagen wir ein robustes Konzept für die Multiskalenmodellierung mechanischer Eigenschaften auf der Grundlage von MLIPs vor, das bequem und schnell über kurze ab-initio-Datensätze trainiert werden kann. Wir zeigen, dass die mechanischen und Versagensantworten komplexer Nanostrukturen auf der Kontinuumskala nun mit der Präzision anspruchsvoller First-Principles-Berechnungen untersucht werden können, mit vertretbaren Rechenkosten und ohne den Bedarf an empirischen Daten. Ein solcher Ansatz zeigt großes Potenzial, um vollautomatisierte und gekoppelte Plattformen zur Gestaltung, Optimierung und Erforschung verschiedener Eigenschaften von Materialien auf Kontinuumsniveau zu entwickeln, unter Berücksichtigung atomistischer Effekte und der inhärenten Präzision von First-Principles-Berechnungen. Um diese neuartige Möglichkeit praktisch zu veranschaulichen, werden die mechanischen und Versagensantworten von Graphen/Borophen-Koplanarheterostrukturen untersucht und validiert.

Auf kontinuierlicher Ebene für faserverstärkte Verbundwerkstoffe haben wir ein doppeltes Phasenfeldmodell für komplexe Versagensmechanismen in faserverstärkten Verbundwerkstoffen entwickelt (Composite Structures, 193, 115730, 2022). In dem Modell werden zwei verschiedene Phasenfelder verwendet, nämlich ein Faserphasenfeld und ein Matrixphasenfeld, um Faser- und Matrixschäden zu charakterisieren. Die Versagensmechanismen von Faserschäden sowie die anderen Modi bei Matrixschäden werden durch eine neue Dehnungsenergiedichte dargestellt, die vier verschiedene effektive Dehnungsvariablen sowie neue effektive konstitutive Tensoren enthält. Verschiedene Kriterien für den Schadensbeginn und die Schadensentwicklung können in das vorgeschlagene Modell eingebettet werden, wie in Abbildung 2 gezeigt wird. Das interlaminare Versagen kann ähnlich wie das Phänomen während der Experimente erfasst werden.