A dataset combining microcompression and nanoindentation data from finite element simulations of nanoporous metals

Nanoporöse Metalle sind aufgrund ihrer komplexen Mikrostruktur prädestiniert für die Entwicklung von Methoden, die die Physik, Daten und maschinelles Lernen verknüpfen. Sie ermöglichen eine kontinuierliche Einstellung der relativen Dichte, der Ligamentgröße und der Konnektivität über große Bereiche. Diese mikrostrukturellen Parameter haben einen großen Einfluss auf die makroskopischen mechanischen Eigenschaften. Dies macht diese Materialklasse zu einem idealen Kandidaten für die grundlegende Untersuchung von Methoden und die Entwicklung von Strategien für die Reduktion der Dimensionalität als Grundlage für die weitergehende Analyse und Visualisierung der zugrundeliegenden Struktur-Eigenschaftsbeziehungen. Effiziente Techniken der Finite-Elemente-Balkenmodellierung wurden genutzt, um ~200 Datensätze für makroskopische Kompression und Nanoindentation von offenporigen Nanoschäumen zu generieren. Damit steht eine Datenbasis zur Verfügung, die auf eine konsistente Einstellung der strukturellen und mechanischen Eigenschaften auf der Mikroskala aufbaut und Daten für das zugeordnete elastisch-plastische makroskopische Kompressionsverhalten sowie der Härte bereitstellt. Es wurden Ligamentgeometrien für zwei unterschiedlichen relativen Dichten ausgewählt, für die die strukturelle Randomisierung, die Konnektivitätsdichte, die Fließspannung und die Verfestigung zufällig in großen Bereichen variiert wurden. Diese Datenbasis ermöglicht die Ableitung der Struktur-Eigenschaftsbeziehungen für nanoporöse Metalle mit Hilfe der Dimensionalitätsreduktion, Data-Mining und maschinellem Lernen.