Projektdaten

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Digitale Werkzeuge zur Verbesserung galvanischer Schichten am Beispiel Chrom(III)-basierter Prozesse

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In diesem Teilvorhaben wird der Prozess zur galvanischen Abscheidung dekorativer Chromschichten aus dreiwertigen Chromelektrolyten experimentell untersucht, mit Daten aus Machine Learning (ML) ergänzt und eine zugehörige Ontologie für galvanische Schichten erarbeitet. besonderer Fokus bei den Prozess-Struktur-Eigenschafts-Beziehungen dekorativer Chromschichten liegt auf den optischen Eigenschaften, wie Farbwert und Glanz. Diese sind abhängig von Morphologie, Zusammensetzung und Dicke der Schichten. Durch die Kombination aus experimentell und digital ermittelten Daten können die gesteckten Ziele-nahezu gleiche Schichteigenschaften unter Verwendung von Chrom (III) statt Chrom (VI)-effizienter und systematischer erreicht werden.