The ferromagnetic bulk metallic glasses (BMGs) started to be investigated only in the last 10 years.They are difficult to cast, but their properties are uniques. The work deals with casting, mechanical and soft magnetic properties of new Fe-based BMGs. Such alloys can be cast directly in samples with various geometries and they can be use as magnetic parts in different devices.

This work has been devoted to the study of phase transformations involving chemical ordering and magnetic properties evolution in bulk Fe-Pt alloys composed of nanometer-sized grains. A comprehensive study of phase transformations and ordering in Fe-Pt alloys is performed by a combination of in-situ neutron powder diffraction and thermal analysis. The dependence of ordering processes on the alloy composition and initial microstructure (homogeneous A1 phase or multilayer-type) is established. Through the use of mechanical alloying and subsequent heat treatment it has been possible to achieve the formation of chemically highly ordered L10 FePt and, in the case of the Fe-rich and Pt-rich compositions, L12 Fe3Pt and FePt3 phases, respectively. Whereas in Pt-rich alloys the decoupling effect of the FePt3 phase leads to coercivity improvement, in Fe-rich nanocomposites a peculiar nanometer scale multilayer structure gives rise to remanence enhancement due to large effects of exchange interactions between the crystallites of the phases. The structure, magnetic properties and magnetisation reversal processes of these alloys are investigated. Experimentally observed phenomena are understood on the basis of a simple two-particle interaction model. Neutron diffraction has also been used for the investigation of the magnetic structure of ordered and partially ordered nanocrystalline Fe-Pt alloys. It has been shown that the magnetic moment of Fe atoms in L10-type Fe Pt alloys is sensitive to the compositional order. The results are compared to density functional calculations.

Die Arbeit befasst sich mit der Ausscheidungshärtung und deren Einfluss auf mechanische und elektrische Eigenschaften von Kupfer-Titan-Legierungen mit Legierungsgehalten unter 1 Ma.-% Titan. Ein besonderer Fokus lag dabei auf der Optimierung der erzielbaren elektrischen Leitfähigkeit bei gleichzeitig hoher Festigkeit. Die zentralen Inhalte der Untersuchungen waren: • Der Einfluss des Titangehalts, der Temperatur und Dauer der Wärmebehandlung auf die aus der Ausscheidungshärtung resultierenden mechanischen und elektrischen Eigenschaftsänderungen wurde anhand von Legierungen mit 0,2 Ma.-% bis 1 Ma.-% Titan untersucht. • Der Einfluss einer erhöhten Versetzungsdichte auf die Ausscheidungshärtung und die daraus resultierenden Eigenschaften wurde anhand von unterschiedlich stark kaltumgeformten und ausscheidungsgehärteten Proben ermittelt. • Die Untersuchung des Optimierungspotentials der elektrischen Leitfähigkeit durch den Einsatz von geringen Mengen von Aluminium, Nickel, Silizium, Zink und Zinn. • Die Bestimmung des Einflusses einer Kombination von vorgelagerter Kaltumformung und Einsatz eines dritten Legierungselements auf die aus der Ausscheidungshärtung resultierenden mechanischen und elektrischen Eigenschaften. In der vorliegenden Arbeit wurde erstmals nach dem derzeit bekannten Stand der Technik und der Literatur umfassend die Ausscheidungshärtung von Kupfer-Titan-Legierungen mit weniger als 1 Ma.-% Titan untersucht. Bisherige Untersuchungen beschäftigten sich mit dem Bereich von 1,5 Ma.-% bis 6 Ma.-% Titan und in der industriellen Anwendung kommt bisher nur eine Legierung mit 3 Ma.-% Titan zum Einsatz. Aufgrund der guten, durch Ausscheidungshärtung erreichbaren, mechanischen Eigenschaften werden Kupfer-Titan-Legierungen in binärer Form oder als Mehrstofflegierungen mit Titan als Hauptlegierungselement als Substitutionswerkstoffe für Kupfer-Beryllium-Legierungen angesehen. So kommen diese vermehrt bei Steckverbindern im Automobilbau oder als Werkstoff für den Batteriekontakt oder die Kamera in Smartphones zum Einsatz. Jedoch weisen Kupfer-Titan-Legierungen eine deutlich geringere elektrischen Leitfähigkeit als Kupfer-Beryllium-Legierungen auf. Der Ansatz für die im Rahmen dieser Arbeit durchgeführten Untersuchungen ist, dass durch den Einsatz geringerer Titan-Gehalte in Kombination mit geeigneter Wärmebehandlung und Optimierung durch vorgelagerte Kaltumformung und den Einsatz weiterer Legierungselemente eine möglichst hohe elektrische Leitfähigkeit bei Erhalt guter mechanischer Eigenschaften erreichbar wird. Die experimentellen Untersuchungen von Kupfer-Titan-Legierungen mit bis zu 1 Ma.-% Titan und deren Wärmebehandlungen zur Erzielung verschiedener Auslagerungszustände zeigen, dass vor allem Legierungen mit 0,8 Ma.-% bis 1 Ma.-% Titan ein großes Potential hinsichtlich einer Ausscheidungshärtung aufweisen. Bei diesen lassen sich durch die Ausscheidungshärtung gute mechanische Eigenschaften und eine gute elektrische Leitfähigkeit einstellen. Eine deutliche Steigerung dieser Werkstoffkennwerte ist vor allem durch eine vorgelagerte Kaltumformung zu erzielen. Die Verwendung geringer Anteile an Silizium und Zink führten zu einer Beschleunigung der Ausscheidungshärtung bei einem ähnlichen Eigenschaftsprofil. Durch den Einsatz einer vorgelagerten Kaltumformung bei den Legierungen mit geringen Zusätzen von dritten Elementen zeigte sich noch eine erheblich schnellere Aushärtung bei Erzielung guter Ergebnisse für die Härte, Zugfestigkeit und elektrische Leitfähigkeit. Vor allem die schnelle Aushärtung liefert eine gute Grundlage für eine wirtschaftliche und energieeffiziente Herstellung dieser Legierungen in einer industriellen Anwendung.

In den letzten Jahren hat sich maschinelles Lernen als hilfreiches Werkzeug zur Vorhersage von simulierten Materialeigenschaften erwiesen. Somit können aufwendige Berechnungen mittels Dichtefunktionaltheorie umgangen werden und bereits bekannte Materialien besser verstanden oder sogar neuartige entdeckt werden. Eine zentrale Rolle spielt dabei der Deskriptor, ein möglichst interpretierbarer Satz von Materialkenngrößen. Diese Arbeit präsentiert einen Ansatz zur Auffindung von Deskriptoren für periodische Multikomponentensysteme, deren Eigenschaften durch die genaue atomare Anordnung mitbeinflusst wird. Primäre Features von Einzel-, Paar- und Tetraederclustern werden über die Superzelle gemittelt und weiter algebraisch kombiniert. Aus den so erzeugten Kandidaten wird mittels Dimensionalitätsreduktion ein geeigneter Deskriptor identifiziert. Zudem stellt diese Arbeit Strategien vor bei der Modellfindung Kreuzvalidierung einzusetzen, sodass stabilere und idealerweise besser generalisierbare Deskriptoren gefunden werden. Es werden außerdem mehrere Fehlermaße untersucht, die die Qualität der Deskriptoren bezüglich Genauigkeit, Komplexität der Formeln und Berücksichtung der atomaren Anordnung charakterisieren. Die allgemeine Methodik wurde in einer teilweise parallelisierten Python-Software implementiert. Als konkrete Problemstellungen werden Modelle für die Gitterkonstante und die Mischenergie von ternären Gruppe-IV Zinkblende-Legierungen "gelernt", mit einer Genauigkeit von 0.02 Å bzw. 0.02 eV. Datenbeschaffung, -analyse, und -bereinigung werden im Hinblick auf die Zielgrößen als auch auf die primären Features erläutert, sodass umfassende Analysen und die Parametrisierung der Methodik an diesem Testdatensatz durchgeführt werden können. Als weitere Anwendung werden Gitterkonstante und Bandlücken von binären Oktett-Verbindungen vorhergesagt. Die präsentierten Deskriptoren werden mit den Fehlermaßen evaluiert und ihre physikalische Relevanz wird abschließend disktutiert. / In the last years, machine learning methods have proven as a useful tool for the prediction of simulated material properties. They may replace effortful calculations based on density functional theory, provide a better understanding of known materials or even help to discover new materials. Here, an essential role is played by the descriptor, a desirably interpretable set of material parameters. This PhD thesis presents an approach to find descriptors for periodic multi-component systems where also the exact atomic configuration influences the physical characteristics. We process primary features of one-atom, two-atom and tetrahedron clusters by an averaging scheme and combine them further by simple algebraic operations. Compressed sensing is used to identify an appropriate descriptor out from all candidate features. Furthermore, we develop elaborate cross-validation based model selection strategies that may lead to more robust and ideally better generalizing descriptors. Additionally, we study several error measures which estimate the quality of the descriptors with respect to accuracy, complexity of their formulas and the capturing of configuration effects. These generally formulated methods were implemented in a partially parallelized Python program. Actual learning tasks were studied on the problem of finding models for the lattice constant and the energy of mixing of group-IV ternary compounds in zincblende structure where an accuracy of 0.02 Å and 0.02 eV is reached, respectively. We explain the practical preparation steps of data acquisition, analysis and cleaning for the target properties and the primary features, and continue with extensive analyses and the parametrization of the developed methodology on this test case. As an additional application we predict lattice constants and band gaps of octet binary compounds. The presented descriptors are assessed quantitatively by the error measures and, finally, their physical meaning is discussed.

No description available.

Der Einfluss der d-Zustände der Übergangsmetalle auf die Strukturbildung in amorphen Legierungen ist bisher nur unzureichend verstanden. Die vorliegende Arbeit hat zum Ziel, zusätzliche Beiträge zum Verständnis am Beispiel binärer amorpher Aluminiumlegierungen mit Übergangsmetallen zu erarbeiten. Speziell standen dabei Legierungen mit einer Untergruppe der Übergangsmetalle, den Metallen der Seltenen Erden, im Vordergrund. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden Schichten von Al-Ce im Bereich von 15at%Ce-80at%Ce durch sequentielle Flash-Verdampfung bei 4,2K im Hochvakuum hergestellt und durch Messungen des elektrischen Widerstands und des Hall-Effekts elektronisch, sowie durch Transmissionselektronenbeugung strukturell charakterisiert. Ergänzend wurden Untersuchungen der Plasmaresonanz mittels Elektronenenergieverlustspektroskopie durchgeführt. Im Bereich 25at%Ce-60at%Ce entstanden homogen amorphe Proben. Besonders die Strukturuntersuchungen wurden durch eine Oxidation des Materials erschwert. Der Einfluss der Ce-4f-Elektronen manifestiert sich vor allem im Tieftemperatur- und Magnetowiderstand, die beide vom Kondo-Effekt dominiert werden. Der Hall-Effekt in Al-Ce wird im gesamten untersuchten Temperaturbereich (2K-320K) von anomalen Anteilen dominiert, welche skew-scattering-Effekten, ebenfalls aufgrund der Ce-4f-Elektronen, zugeschrieben werden. Bis hinunter zu 2K trat keine makroskopische magnetische Ordnung auf. Im Bereich 2K-20K wird auf das Vorliegen von Clustern geordneter magnetischer Momente geschlossen. Für T>20K tritt paramagnetisches Verhalten auf. Hinsichtlich der strukturellen und elektronischen Eigenschaften lässt sich a-Al-Ce in eine Gruppe mit a-Al-(Sc,Y,La) einordnen. Im Sinne der Plasmaresonanz ordnet sich a-Al-Ce exzellent in eine von anderen Al-Übergangsmetalllegierungen bekannte Systematik ein. Weiterhin wurde, durch Hinzunahme von Ergebnissen zu binären amorphen Al-Übergangsmetalllegierungen aus der Literatur, gefunden, dass die Strukturbildung in diesen Systemen eng mit einem bekannten, jedoch noch ungeklärtem Strukturbildungseffekt verknüpft ist, der in flüssigen reinen Elementen auftritt. Dieser hat dort zum Ziel, eine Resonanz zwischen der statischen Struktur und dem elektronischen System aufzubauen, die mit einer mittleren Valenz von 1,5 Elektronen pro Atom verknüpft ist. Speziell die Strukturen der untersuchten amorphen Al-Seltenerdlegierungen sind über große Konzentrationsbereiche ebenfalls mit einer mittleren Valenz von 1,5 Elektronen pro Atom korreliert.

No description available.

No description available.

No description available.

No description available.