An investigation of the microstructure-mechanical property relationships for gray cast iron and a vintage ASTM A7 steel are presented herein. Gray cast iron was shown to have a moderate sensitivity to strain rate and a large disparity in behavior between compression, tension, and torsion. ASTM A7 steel was shown to behave in a more complex manor with the strain rate sensitivity having a negative relationship in tension and positive relationship in compression and torsion, the tensile stress-state producing the highest stress response, and the material producing a higher stress response when exposed to elevated temperatures. The counterintuitive behavior observed in A7 steel was attributed to dynamic strain aging. The Mississippi State University Internal State Variable Plasticity-Damage model was updated to accurately capture negative strain rate sensitivity and DSA embrittlement by developing kinematic, thermodynamic, and kinetic constitutive relationships for dynamic strain aging. A parametric study was performed to elucidate the behavior of the new internal state variable for dynamic strain aging. Gray cast iron was successfully calibrated to a pre-DSA version of the plasticity-damage model and A7 steel was successfully calibrated to the updated plasticity-damage model.

Organic semiconducting polymers are widely employed in organic electronics such as organic photovoltaics (OPVs), organic field-effect transistors (OFETs) and organic light emitting diodes (OLEDs). Their remarkable mechanical and charge transport properties as well as solution processability allow low-cost fabrication of light-weight and flexible devices. Among them indacenodithiophene (IDT)-based materials are promising candidates for application in organic electronics. Due to their low energetic disorder, extended conjugation and high electron density the IDT-based polymers show high field-effect mobilities and high absorption coefficients. However, their synthesis suffers from long reaction sequences and is often accomplished using toxic materials. Commercialization requires development of more efficient and sustainable reaction pathways to ease tailoring of structures and to limit molecular defects. Herein, the development of new synthetic pathways towards IDT-based polymers is presented in which all C-C coupling steps are achieved by C-H activation – an atom-economic alternative to conventional transition-metal catalyzed cross couplings. Two different strategies were established to synthesize a series of well-defined IDT-based homo- and copolymers with different side chain patterns and varied molecular weights. The first way starts by synthesis of a precursor polymer and subsequent cyclization affording IDT homopolymers. In the second approach, cyclized IDT monomers were prepared first and then polymerized using direct arylation polycondensation (DAP) yielding IDT homo- and copolymers. The synthetic pathways were optimized in terms of maximizing molecular weights and limiting defect structures. While the first pathway enables synthesis of well-defined homopolymers, the latter is the method of choice for preparation of IDT-based copolymers in high yields and adjustable molecular weights. The polymers were further characterized in detail by optical, thermal, electrical and morphological analyses. OFETs as well as all-polymer solar cells (all-PSCs) were fabricated to investigate the influence of structural modifications and molecular weight on their optoelectronic performance. Thus, this thesis provides a comprehensive study of the structure-property correlations of IDT-based polymers and simplified synthetic protocols for the design and preparation of donor-acceptor copolymers in the future.

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Les modèles pharmacocinétiques à base physiologique (PBPK) permettent de simuler la dose interne de substances chimiques sur la base de paramètres spécifiques à l’espèce et à la substance. Les modèles de relation quantitative structure-propriété (QSPR) existants permettent d’estimer les paramètres spécifiques au produit (coefficients de partage (PC) et constantes de métabolisme) mais leur domaine d’application est limité par leur manque de considération de la variabilité de leurs paramètres d’entrée ainsi que par leur domaine d’application restreint (c. à d., substances contenant CH3, CH2, CH, C, C=C, H, Cl, F, Br, cycle benzénique et H sur le cycle benzénique). L’objectif de cette étude est de développer de nouvelles connaissances et des outils afin d’élargir le domaine d’application des modèles QSPR-PBPK pour prédire la toxicocinétique de substances organiques inhalées chez l’humain. D’abord, un algorithme mécaniste unifié a été développé à partir de modèles existants pour prédire les PC de 142 médicaments et polluants environnementaux aux niveaux macro (tissu et sang) et micro (cellule et fluides biologiques) à partir de la composition du tissu et du sang et de propriétés physicochimiques. L’algorithme résultant a été appliqué pour prédire les PC tissu:sang, tissu:plasma et tissu:air du muscle (n = 174), du foie (n = 139) et du tissu adipeux (n = 141) du rat pour des médicaments acides, basiques et neutres ainsi que pour des cétones, esters d’acétate, éthers, alcools, hydrocarbures aliphatiques et aromatiques. Un modèle de relation quantitative propriété-propriété (QPPR) a été développé pour la clairance intrinsèque (CLint) in vivo (calculée comme le ratio du Vmax (μmol/h/kg poids de rat) sur le Km (μM)), de substrats du CYP2E1 (n = 26) en fonction du PC n octanol:eau, du PC sang:eau et du potentiel d’ionisation). Les prédictions du QPPR, représentées par les limites inférieures et supérieures de l’intervalle de confiance à 95% à la moyenne, furent ensuite intégrées dans un modèle PBPK humain. Subséquemment, l’algorithme de PC et le QPPR pour la CLint furent intégrés avec des modèles QSPR pour les PC hémoglobine:eau et huile:air pour simuler la pharmacocinétique et la dosimétrie cellulaire d’inhalation de composés organiques volatiles (COV) (benzène, 1,2-dichloroéthane, dichlorométhane, m-xylène, toluène, styrène, 1,1,1 trichloroéthane et 1,2,4 trimethylbenzène) avec un modèle PBPK chez le rat. Finalement, la variabilité de paramètres de composition des tissus et du sang de l’algorithme pour les PC tissu:air chez le rat et sang:air chez l’humain a été caractérisée par des simulations Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC). Les distributions résultantes ont été utilisées pour conduire des simulations Monte Carlo pour prédire des PC tissu:sang et sang:air. Les distributions de PC, avec celles des paramètres physiologiques et du contenu en cytochrome P450 CYP2E1, ont été incorporées dans un modèle PBPK pour caractériser la variabilité de la toxicocinétique sanguine de quatre COV (benzène, chloroforme, styrène et trichloroéthylène) par simulation Monte Carlo. Globalement, les approches quantitatives mises en œuvre pour les PC et la CLint dans cette étude ont permis l’utilisation de descripteurs moléculaires génériques plutôt que de fragments moléculaires spécifiques pour prédire la pharmacocinétique de substances organiques chez l’humain. La présente étude a, pour la première fois, caractérisé la variabilité des paramètres biologiques des algorithmes de PC pour étendre l’aptitude des modèles PBPK à prédire les distributions, pour la population, de doses internes de substances organiques avant de faire des tests chez l’animal ou l’humain. / Physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) models simulate the internal dose metrics of chemicals based on species-specific and chemical-specific parameters. The existing quantitative structure-property relationships (QSPRs) allow to estimate the chemical-specific parameters (partition coefficients (PCs) and metabolic constants) but their applicability is limited by their lack of consideration of variability in input parameters and their restricted application domain (i.e., substances containing CH3, CH2, CH, C, C=C, H, Cl, F, Br, benzene ring and H in benzene ring). The objective of this study was to develop new knowledge and tools to increase the applicability domain of QSPR-PBPK models for predicting the inhalation toxicokinetics of organic compounds in humans. First, a unified mechanistic algorithm was developed from existing models to predict macro (tissue and blood) and micro (cell and biological fluid) level PCs of 142 drugs and environmental pollutants on the basis of tissue and blood composition along with physicochemical properties. The resulting algorithm was applied to compute the tissue:blood, tissue:plasma and tissue:air PCs in rat muscle (n = 174), liver (n = 139) and adipose tissue (n = 141) for acidic, neutral, zwitterionic and basic drugs as well as ketones, acetate esters, alcohols, ethers, aliphatic and aromatic hydrocarbons. Then, a quantitative property-property relationship (QPPR) model was developed for the in vivo rat intrinsic clearance (CLint) (calculated as the ratio of the in vivo Vmax (μmol/h/kg bw rat) to the Km (μM)) of CYP2E1 substrates (n = 26) as a function of n-octanol:water PC, blood:water PC, and ionization potential). The predictions of the QPPR as lower and upper bounds of the 95% mean confidence intervals were then integrated within a human PBPK model. Subsequently, the PC algorithm and QPPR for CLint were integrated along with a QSPR model for the hemoglobin:water and oil:air PCs to simulate the inhalation pharmacokinetics and cellular dosimetry of volatile organic compounds (VOCs) (benzene, 1,2-dichloroethane, dichloromethane, m-xylene, toluene, styrene, 1,1,1-trichloroethane and 1,2,4 trimethylbenzene) using a PBPK model for rats. Finally, the variability in the tissue and blood composition parameters of the PC algorithm for rat tissue:air and human blood:air PCs was characterized by performing Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulations. The resulting distributions were used for conducting Monte Carlo simulations to predict tissue:blood and blood:air PCs for VOCs. The distributions of PCs, along with distributions of physiological parameters and CYP2E1 content, were then incorporated within a PBPK model, to characterize the human variability of the blood toxicokinetics of four VOCs (benzene, chloroform, styrene and trichloroethylene) using Monte Carlo simulations. Overall, the quantitative approaches for PCs and CLint implemented in this study allow the use of generic molecular descriptors rather than specific molecular fragments to predict the pharmacokinetics of organic substances in humans. In this process, the current study has, for the first time, characterized the variability of the biological input parameters of the PC algorithms to expand the ability of PBPK models to predict the population distributions of the internal dose metrics of organic substances prior to testing in animals or humans.

Les modèles pharmacocinétiques à base physiologique (PBPK) permettent de simuler la dose interne de substances chimiques sur la base de paramètres spécifiques à l’espèce et à la substance. Les modèles de relation quantitative structure-propriété (QSPR) existants permettent d’estimer les paramètres spécifiques au produit (coefficients de partage (PC) et constantes de métabolisme) mais leur domaine d’application est limité par leur manque de considération de la variabilité de leurs paramètres d’entrée ainsi que par leur domaine d’application restreint (c. à d., substances contenant CH3, CH2, CH, C, C=C, H, Cl, F, Br, cycle benzénique et H sur le cycle benzénique). L’objectif de cette étude est de développer de nouvelles connaissances et des outils afin d’élargir le domaine d’application des modèles QSPR-PBPK pour prédire la toxicocinétique de substances organiques inhalées chez l’humain. D’abord, un algorithme mécaniste unifié a été développé à partir de modèles existants pour prédire les PC de 142 médicaments et polluants environnementaux aux niveaux macro (tissu et sang) et micro (cellule et fluides biologiques) à partir de la composition du tissu et du sang et de propriétés physicochimiques. L’algorithme résultant a été appliqué pour prédire les PC tissu:sang, tissu:plasma et tissu:air du muscle (n = 174), du foie (n = 139) et du tissu adipeux (n = 141) du rat pour des médicaments acides, basiques et neutres ainsi que pour des cétones, esters d’acétate, éthers, alcools, hydrocarbures aliphatiques et aromatiques. Un modèle de relation quantitative propriété-propriété (QPPR) a été développé pour la clairance intrinsèque (CLint) in vivo (calculée comme le ratio du Vmax (μmol/h/kg poids de rat) sur le Km (μM)), de substrats du CYP2E1 (n = 26) en fonction du PC n octanol:eau, du PC sang:eau et du potentiel d’ionisation). Les prédictions du QPPR, représentées par les limites inférieures et supérieures de l’intervalle de confiance à 95% à la moyenne, furent ensuite intégrées dans un modèle PBPK humain. Subséquemment, l’algorithme de PC et le QPPR pour la CLint furent intégrés avec des modèles QSPR pour les PC hémoglobine:eau et huile:air pour simuler la pharmacocinétique et la dosimétrie cellulaire d’inhalation de composés organiques volatiles (COV) (benzène, 1,2-dichloroéthane, dichlorométhane, m-xylène, toluène, styrène, 1,1,1 trichloroéthane et 1,2,4 trimethylbenzène) avec un modèle PBPK chez le rat. Finalement, la variabilité de paramètres de composition des tissus et du sang de l’algorithme pour les PC tissu:air chez le rat et sang:air chez l’humain a été caractérisée par des simulations Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC). Les distributions résultantes ont été utilisées pour conduire des simulations Monte Carlo pour prédire des PC tissu:sang et sang:air. Les distributions de PC, avec celles des paramètres physiologiques et du contenu en cytochrome P450 CYP2E1, ont été incorporées dans un modèle PBPK pour caractériser la variabilité de la toxicocinétique sanguine de quatre COV (benzène, chloroforme, styrène et trichloroéthylène) par simulation Monte Carlo. Globalement, les approches quantitatives mises en œuvre pour les PC et la CLint dans cette étude ont permis l’utilisation de descripteurs moléculaires génériques plutôt que de fragments moléculaires spécifiques pour prédire la pharmacocinétique de substances organiques chez l’humain. La présente étude a, pour la première fois, caractérisé la variabilité des paramètres biologiques des algorithmes de PC pour étendre l’aptitude des modèles PBPK à prédire les distributions, pour la population, de doses internes de substances organiques avant de faire des tests chez l’animal ou l’humain. / Physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) models simulate the internal dose metrics of chemicals based on species-specific and chemical-specific parameters. The existing quantitative structure-property relationships (QSPRs) allow to estimate the chemical-specific parameters (partition coefficients (PCs) and metabolic constants) but their applicability is limited by their lack of consideration of variability in input parameters and their restricted application domain (i.e., substances containing CH3, CH2, CH, C, C=C, H, Cl, F, Br, benzene ring and H in benzene ring). The objective of this study was to develop new knowledge and tools to increase the applicability domain of QSPR-PBPK models for predicting the inhalation toxicokinetics of organic compounds in humans. First, a unified mechanistic algorithm was developed from existing models to predict macro (tissue and blood) and micro (cell and biological fluid) level PCs of 142 drugs and environmental pollutants on the basis of tissue and blood composition along with physicochemical properties. The resulting algorithm was applied to compute the tissue:blood, tissue:plasma and tissue:air PCs in rat muscle (n = 174), liver (n = 139) and adipose tissue (n = 141) for acidic, neutral, zwitterionic and basic drugs as well as ketones, acetate esters, alcohols, ethers, aliphatic and aromatic hydrocarbons. Then, a quantitative property-property relationship (QPPR) model was developed for the in vivo rat intrinsic clearance (CLint) (calculated as the ratio of the in vivo Vmax (μmol/h/kg bw rat) to the Km (μM)) of CYP2E1 substrates (n = 26) as a function of n-octanol:water PC, blood:water PC, and ionization potential). The predictions of the QPPR as lower and upper bounds of the 95% mean confidence intervals were then integrated within a human PBPK model. Subsequently, the PC algorithm and QPPR for CLint were integrated along with a QSPR model for the hemoglobin:water and oil:air PCs to simulate the inhalation pharmacokinetics and cellular dosimetry of volatile organic compounds (VOCs) (benzene, 1,2-dichloroethane, dichloromethane, m-xylene, toluene, styrene, 1,1,1-trichloroethane and 1,2,4 trimethylbenzene) using a PBPK model for rats. Finally, the variability in the tissue and blood composition parameters of the PC algorithm for rat tissue:air and human blood:air PCs was characterized by performing Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulations. The resulting distributions were used for conducting Monte Carlo simulations to predict tissue:blood and blood:air PCs for VOCs. The distributions of PCs, along with distributions of physiological parameters and CYP2E1 content, were then incorporated within a PBPK model, to characterize the human variability of the blood toxicokinetics of four VOCs (benzene, chloroform, styrene and trichloroethylene) using Monte Carlo simulations. Overall, the quantitative approaches for PCs and CLint implemented in this study allow the use of generic molecular descriptors rather than specific molecular fragments to predict the pharmacokinetics of organic substances in humans. In this process, the current study has, for the first time, characterized the variability of the biological input parameters of the PC algorithms to expand the ability of PBPK models to predict the population distributions of the internal dose metrics of organic substances prior to testing in animals or humans.

The rapidly increasing power conversion efficiencies (PCEs) of organic solar cells (OSCs) above 10% were made possible by concerted international research activities in the last few years, aiming to understand the processes that lead to the generation of free charge carriers following photon absorption. Despite these efforts, many details are still unknown, especially how these processes can be improved already at the drawing board of molecular design. To unveil this information, dicyanovinyl end-capped oligothiophene derivatives (DCVnTs) are used as a model system in this thesis, allowing to investigate the impact of small structural changes on the molecular properties and the final solar cells. On thin films of a methylated DCV4T derivative, the influence of the measurement temperature on the charge carrier generation process is investigated. The observed temperature activation in photoinduced absorption (PIA) measurements is attributed to an increased charge carrier mobility, increasing the distance between the charges at the donor/acceptor (D/A) interface and, thus, facilitating their final dissociation. The correlation between the activation energy and the mobility is confirmed using a DCV6T derivative with lower mobility , exhibiting a higher activation energy for charge carrier generation. Another parameter to influence the charge carrier generation process is the molecular structure. Here, alkyl side chains with varying length are introduced and their influence on the intramolecular energy levels as well as the absorption and emission properties in pristine and blend films with the acceptor C60 are examined. The observed differences in intermolecular order (higher order for shorter side chains) and phase separation in blend layers (larger phase separation for shorter side chains) are confirmed in PIA measurements upon comparing the temperature dependence of the triplet exciton lifetimes. A proposed correlation between the side chain length and the coupling between D and A, which is crucial for efficient charge transfer, is not confirmed. The presented flat heterojunction solar cells underline this conclusion, giving similar photocurrent densities for all compounds. Differences in PCE are related to shifts of the energy levels and the morphology of the blend layer in bulk heterojunction devices. Furthermore, the impact of the electric field on the charge carrier generation yield is investigated in a proof-of-principle study, introducing PIA measurements in transmission geometry realized using semitransparent solar cells. The recombination analysis of the photogenerated charge carriers reveals two recombination components. Trapped charge carriers or bound charge pairs at the D/A interface are proposed as an explanation for this result. The miscibility of D and A, which can be influenced by heating the substrate during layer deposition, is of crucial importance to obtain high PCEs. In this work, the unusual negative influence of the substrate temperature on DCV4T:C60 blend layers in solar cells is investigated. By using optical measurements and structure determination tools, a rearrangement of the DCV4T crystallites is found to be responsible for the reduced absorption and, therefore, photocurrent at higher substrate temperature. The proposed blend morphology at a substrate temperature of 90° C is characterized by a nearly complete demixing of the D and A phases. This investigation is of particular relevance, because it shows the microscopic origins of a behavior that is contrary to the increase of the PCE upon substrate heating usually reported in literature. Finally, the optimization steps to achieve a record PCE of 7.7% using a DCV5T derivative as donor material are presented, including the optimization of the substrate temperature, the active layer thickness, and the transport layers. / Der rasante Anstieg des Wirkungsgrads von organischen Solarzellen über die Marke von 10% war nur durch länderübergreifende Forschungsaktivitäten während der letzten Jahre möglich. Trotz der gemeinsamen Anstrengungen, die Prozesse, die zwischen der Absorption der Photonen und der Ladungsträgererzeugung liegen, genauer zu verstehen, sind einige Fragen jedoch immer noch ungelöst, z.B. wie diese Prozesse schon auf dem Reißbrett durch die gezielte Änderung bestimmter Molekülstrukturen optimiert werden können. Um dieses Ziel zu erreichen, werden in dieser Arbeit Dicyanovinyl-substituierte Oligothiophene (DCVnTs) verwendet. Diese Materialien bieten die Möglichkeit, kleine strukturelle Änderungen vorzunehmen, deren Einfluss auf die molekularen und auf die Solarzelleneigenschaften untersucht werden soll. Der Einfluss der Messtemperatur auf den Prozess der Ladungsträgertrennung wird hier an einer methylierten DCV4T-Verbindung in einer dünnen Schicht untersucht. Die bei photoinduzierter Absorptionsspektroskopie (PIA) beobachtete Aktivierung dieses Prozesses mit zunehmender Temperatur wird auf eine erhöhte Ladungsträgerbeweglichkeit zurückgeführt. Der dadurch erhöhte effektive Abstand der Ladungen an der Grenzfläche zwischen Donator (D) und Akzeptor (A) erleichtert die endgültige Trennung der Ladungsträger. Durch den Vergleich mit einer DCV6T-Verbindung wird der Zusammenhang zwischen der Aktivierungsenergie und der Beweglichkeit bekräftigt. Die kleinere Beweglichkeit äußert sich dabei in einer größeren Aktivierungsenergie. Darüber hinaus kann der Ladungsträgergenerationsprozess auch von der Molekülstruktur abhängen. In dieser Arbeit wird untersucht, wie sich die Länge von Alkylseitenketten auf die Energieniveaus der Moleküle, aber auch auf die Absorptions- und Lumineszenzeigenschaften der Materialien in reinen und in Mischschichten mit dem Akzeptor C60 äußert. Die ermittelten Unterschiede bezüglich der Molekülordnung (geordneter für kürzere Seitenketten) und der Phasengrößen in Mischschichten (größere Phasen bei kürzerer Kettenlänge) werden in der Untersuchung der Temperaturabhängigkeit der Lebensdauer von Triplettexzitonen mittels PIA-Messungen bestätigt. Für Solarzellen ist von Bedeutung, ob sich die Seitenkettenlänge auf die Wechselwirkung zwischen D und A auswirkt. Der vermutete Zusammenhang wird hier nicht bestätigt. Ein ähnlicher Photostrom für alle untersuchten Verbindungen in Solarzellen mit planaren Heteroübergängen unterstreicht diese Schlussfolgerung. Unterschiede im Wirkungsgrad werden auf Änderungen der Energieniveaus und die Morphologie in Mischschichtsolarzellen zurückgeführt. Des Weiteren wird in einer Machbarkeitsstudie der Einfluss des elektrischen Felds auf die Generationsausbeute freier Ladungsträger untersucht. Dafür werden halbtransparente Solarzellen verwendet, die es ermöglichen, PIA-Messungen in Transmissionsgeometrie durchzuführen. Als mögliche Erklärung für das Auftreten zweier Rekombinationskomponenten in der Analyse des Rekombinationsverhaltens der durch Licht erzeugten Ladungsträger werden eingefangene Ladungsträger und gebundene Ladungsträgerpaare an der D/A-Grenzfläche genannt. Das Mischverhalten von D und A kann durch ein Heizen des Substrates während des Verdampfungsprozesses eingestellt werden, was von entscheidender Bedeutung für eine weitere Steigerung des Wirkungsgrades ist. Für DCV4T:C60-Mischschichtsolarzellen wird jedoch eine Verschlechterung des Wirkungsgrads zu höheren Substrattemperaturen beobachtet. Durch optische Messungen und Methoden zur Schichtstrukturbestimmung wird dieser Effekt auf eine Umordnung der DCV4T-Kristallite für hohe Substrattemperaturen und die damit verbundene Verringerung der Absorption und damit auch des Photostroms zurückgeführt. Bei einer Substrattemperatur von 90° C sind die D- und A-Komponenten fast vollständig entmischt. Dieses Beispiel ist von besonderer Bedeutung, weil hier die Ursachen für ein Verhalten aufgezeigt werden, das entgegen den Beispielen aus der Literatur eine Abnahme des Wirkungsgrads beim Aufdampfen der aktiven Schicht auf ein geheiztes Substrat zeigt. Schließlich werden die Optimierungsschritte dargelegt, mit denen Solarzellen mit einer DCV5T-Verbindung als Donatormaterial auf einen Rekordwirkungsgrad von 7,7% gebracht werden. Dabei wird die Substrattemperatur, die Dicke der aktiven Schicht und die Transportschichten angepasst.

In the application as conductor materials, metals such as copper or aluminum represent the state of the art. This applies for example to high-voltage lines, motor windings or the infrastructure in cities. However, metals, and especially copper, are expensive and heavy. Graphene-based conductor materials (GCMs) represent a cost-competitive and highly conductive alternative to metallic conductors. GCMs are mechanically flexible, lightweight and corrosion-resistant. But in order to fully exploit the potential of their electrical conductivity, a systematic material optimization is required. In this thesis, the electrical conductivity of GCMs is investigated in simulations and experiments. Using a simplified model of a GCM, the theoretical maximum value of the conductivity is derived mathematically. Furthermore, the dependence of the conductivity on microscopic material parameters is quantified. For a deeper insight, finite element simulations are used to study more realistic as well as defective geometries. The meaningful modeling of physical parameters as statistical distributions requires structures with tens of thousands of graphene flakes. To this end, an efficient network model is designed and implemented. The network model is further used to compare results with the literature, to consider surface contacts and to perform an exemplary material evaluation. From the simulation results, specific guidelines for the production of highly conductive GCMs are derived. In order to validate the simulations and to evaluate the potential of GCMs experimentally, a process chain for the preparation of graphene films is set up. Liquid graphene or graphene oxide dispersions are chosen as the starting materials, since large amounts of graphene can be processed in this way. The sizes of the graphene flakes are varied via centrifugation. Hydriodic acid is employed and evaluated as a reducing agent, as is thermal treatment. Scanning electron microscopy, Raman microscopy and an eddy current measurement of the conductivity are used for material characterization. Two studies on the dependence of the electrical conductivity on microscopic parameters are experimentally realized. The results show good agreement with the prediction by the network model and thus support the previously established theoretical description. / In der Anwendung als Leitermaterialien werden nach dem Stand der Technik Metalle wie Kupfer oder Aluminium eingesetzt. Dies betrifft beispielsweise Hochspannungsleitungen, Motorwicklungen oder die Infrastruktur in Städten. Insbesondere im Fall von Kupfer handelt es sich um ein teures und schweres Material. Graphen-basierte Leitermaterialien (GCMs, engl. graphene-based conductor materials) stellen eine potentiell günstige und hoch leitfähige Alternative dar, die metallische Leiter ersetzen kann. GCMs sind mechanisch flexibel, wesentlich leichter als Metalle und korrosionsbeständig. Um das Potential ihrer elektrischen Leitfähigkeit voll auszuschöpfen bedarf es jedoch einer gezielten Materialoptimierung. In der vorliegenden Arbeit wird die elektrische Leitfähigkeit von GCMs systematisch in Simulationen und Experimenten untersucht. Mit einem vereinfachten Modell eines GCMs wird der theoretische Maximalwert der Leitfähigkeit mathematisch hergeleitet. Weiterhin wird die Abhängigkeit der Leitfähigkeit von mikroskopischen Materialparametern quantifiziert. In Finite Elemente Simulationen werden realistischere sowie defektbehaftete Geometrien betrachtet und die Erkenntnisse aus dem analytischen Modell erweitert. Die sinnvolle Modellierung von physikalischen Eingangsgrößen als statistische Verteilungen erfordert Strukturen mit mehreren Zehntausend Graphenplättchen. Zu diesem Zweck wird ein effizientes Netzwerkmodell konzeptioniert und implementiert. Mit dem Modell werden darüberhinaus Ergebnisse mit der Literatur verglichen, Oberflächenkontakte betrachtet und eine beispielhafte Materialbewertung durchgeführt. Weiterhin werden konkrete Richtlinien zur Herstellung von hochleitfähigen GCMs abgeleitet. Um die Simulationen zu validieren und das Potential von GCMs experimentell zu bewerten, wird eine Prozesskette zur Herstellung von Graphenfilmen aufgebaut. Dabei werden flüssige Graphen- oder Graphenoxiddispersionen als Ausgangsmaterial gewählt, da in dieser Art große Mengen Graphen verarbeitet werden können. Mittels Zentrifugierung werden die Größen der Graphenplättchen variiert. Iodwasserstoffsäure wird als Reduktionsmittel eingesetzt und bewertet, ebenso wie eine thermische Materialbehandlung. Zur Materialcharakterisierung werden Rasterelektronenmikroskopie, Raman-Mikroskopie und eine Wirbelstrommessung der Leitfähigkeit eingesetzt. Zwei Studien zur Abhängigkeit der Leitfähigkeit von mikroskopischen Parametern werden experimentell realisiert. Die Ergebnisse zeigen gute Übereinstimmung zur Vorhersage durch das Netzwerkmodell und untermauern so die zuvor beschriebenen Wirkzusammenhänge.

Magneticky řízené samo-uspořádávání v polymerních nanokompozitech je studováno v této dizertační práci. Strukturování polymerních nanokompozitů pomocí relativně slabých magnetických polí (B=0-50 mT) bylo prokázáno jako praktická metoda pro kontrolu jejích nano a mikrostruktury. Vliv intenzity magnetického pole, množství nanočástic, viskozity a času uspořádávání na výslednou strukturu byl studován v různých systémech jako fotopolymer, polyuretan nebo koloidně dispergované nanočástice v acetonu s malým množstvím rozpuštěného polymeru. Samo-uspořádané struktury – bez aplikace vnějšího magnetického pole vykazují vícekrokovou agregaci nanočástic do uskupení s komplexním tvarem. Magnetické interakce byly označené jako odpovědné za agregaci nanočástic v samo-uspořádaných systémech pomocí výpočtů energii mezi-částicových interakcí. S rostoucím magnetickým polem, magnetické nanočástice jsou rychle uspořádané do jednorozměrných částicových řetězů s vysokým aspektním poměrem a homogenní orientaci v polymerní matrici. S prodluženým časem uspořádaní, tyto struktury postupně rostou z malých submikrometrových struktur do velkých mikroskopických super struktur. Táto metoda vykazuje velký potenciál pro kontrolovanou přípravu široké škály struktur v polymerních nanokompozitech vhodných pro technologické aplikace a také pro fundamentální studie. Magneticky uspořádané polymerní nanokompozity vykazují značnou směrovou anisotropii tuhosti kompozitu nad jeho skelným přechodem přičemž, pod skelným přechodem systému není pozorován žádný efekt. Podélně orientované struktury vykazují větší příspěvek k tuhosti kompozitů. Efektivnost vyztužení vykazuje teplotně závislý průběh a maximum je pozorováno přibližně 60 °C nad skelným přechodem. Struktura magneticky uspořádaného polymerního nanokompozitu byla popsána vícero-úrovňovým hierarchickým modelem materiálu. Mikromechanika byla využitá k popisu směrově závislého vyztužení polymerních nanokompozitů a k popisu teplotně závislé tuhosti hybridních struktur složených z nanočástic a polymeru. Schopnost nést napětí, deformovat se a nenulová tuhost hybridních struktur je odpovědná za vyztužení polymerních nanokompozitů. Přítomnost polymerních přemostění mezi nanočásticemi, které přenášejí napěti skrze magnetické struktury je označená jako nezbytná pro mechanickou odezvu polymerních nanokompozitů a pro tuhost hybridních struktur.

Die fortschreitende Miniaturisierung von elektronischen Systemen begleitet von steigender Leistung und Funktionalität führt zur Erhöhung der Leistungsdichte. Um diesem Trend zu entsprechen, werden neue Entwärmungskonzepte benötigt, die wiederum neuartige Materialien und Materialverbünde fordern. Ein wichtiger Aspekt dieser Arbeit ist deshalb die Konzentration auf die für den Wärmetransport entscheidenden Materialien. Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung von Methoden für die umfassende thermische Charakterisierung von den verschiedenen Materialien und Materialklassen, die in der Elektronikindustrie verwendet werden. Die Messsysteme wurden so entworfen und entwickelt, dass spezifische Anwendungsbedingungen berücksichtigt werden können, keine aufwändige Probenherstellung notwendig ist und gleichzeitig eine hohe Messgenauigkeit gewährleistet ist. Es wurden vier verschiedene Messsysteme innerhalb dieser Arbeit entwickelt und realisiert, die in ihrer Gesamtheit die Charakterisierung von fast allen Package-Materialien unter gewünschten Randbedingungen ermöglichen. Zahlreiche Materialien und Effekte wurden daraufhin im Rahmen dieser Arbeit mit den entwickelten Messsystemen untersucht und diskutiert. / The continuous miniaturization of electronic systems accompanied by increasing performance and functionality leads to an increase in power density. In order to comply this trend, new heat dissipation concepts are needed which demand new materials and material composites. An important aspect of this work is therefore the concentration on the materials that are decisive for the heat flow. This thesis deals with the development of Methods for comprehensive thermal characterization of the different materials and material classes used in the electronics industry. The measuring systems have been designed and developed in such a way that they enable to take into account specific application conditions, no costly sample preparation is necessary and at the same time high measuring accuracy is ensured. Four different measuring systems were developed and realized within this work, which, in their entirety, enable the characterization of almost all package materials under desired boundary conditions. Based on this, numerous materials and effects were investigated and discussed in the context of this work with the developed measurement systems.