Untersuchung der Scherviskosität von Flüssigkeiten vom Newton’schen zum strukturviskosem Regime

• Antragsteller: Dr. Hongyu Gao
• Fachliche Zuordnung: Strömungsmechanik ; Computergestütztes Werkstoffdesign und Simulation von Werkstoffverhalten von atomistischer bis mikroskopischer Skala
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 555226095

Diese Forschung zielt darauf ab, fortschrittliche rechnergestützte Protokolle zur verbesserten Vorhersagen der Scherviskosität in Flüssigschmierstoffen zu entwickeln, die im elastohydrodynamischen sowie im Grenzschmierungs-Regime arbeiten. Die genaue Charakterisierung von Newton'schen und nicht-Newton'schen (speziell scherungsverdünnenden) Verhalten ist von größter Bedeutung für die Tribologie-Gemeinschaft und die Schmierstoffindustrie. Die Bewältigung von Herausforderungen bei Hochgeschwindigkeitsmessungen, die oft von thermischer Erwärmung beeinflusst werden, ist für praktische Anwendungen entscheidend. Durch die Integration von Nicht-Gleichgewichts-Molekulardynamik-Simulationen (NEMD) und maschinellem Lernen (ML) zielt diese Forschung darauf ab, das komplexe Zusammenspiel von hydrostatischem Druck, Temperatur und chemischer Zusammensetzung zu entschlüsseln. Das resultierende Datenrepository, das leicht zugänglich und kontinuierlich erweiterbar ist, ermöglicht schnelle Schätzungen, die von KI-gesteuerten Algorithmen unterstützt werden. Die Studie zielt darauf ab, atomare Einblicke in die Ursprünge der Scherungsverdünnung zu liefern und konzentriert sich auf Variationen in störende, aktivierende Energiebarrieren und molekulare Konformationen als Reaktion auf Volumenerweiterung. Dieser umfassende Ansatz zielt darauf ab, robuste Vorhersagemodelle zu etablieren, Schmierstoffdesignmethoden zu innovieren und Einblicke in die Gebiete Tribologie und Werkstoffwissenschaft zu liefern.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Irland, USA
• Mitverantwortliche: Nicolay Garabedian, Ph.D.; Professor Dr.-Ing. Max Marian; Professor Dr. Martin Müser; Sergey Sukhomlinov
• Kooperationspartner: Robert Carpick; Dr. Graham Cross