Keramische Multilayer-Entwicklung
Das Projekt KNOW-NOW verfolgt das Ziel, digitale Werkzeuge in die Entwicklung von keramischen Multilayern zu implementieren. Dazu werden experimentelle Daten aus der Werkstoffentwicklung und Multilayertechnik zusammengeführt und für die industrielle Anwendung schneller nutzbar gemacht. Dieses Ziel wird erreicht durch die Entwicklung einer Ontologie, d.h. ein genormtes System von Informationen mit logischen Relationen untereinander. Darauf basierend können reale technologische Daten und Werkstoffeigenschaften mit Simulationsmodellen zur Prognose des Sinterverhaltens verknüpft werden, und zwar entlang der vollständigen Prozesskette zur Herstellung von Multilayer-Induktivitäten. Die Anwender profitieren von einer Beschleunigung ihrer Entwicklungsprozesse durch einen erleichterten Zugriff auf vorliegende Material- und Prozessdaten sowie durch die Einsparung empirischer Versuchsreihen. Derzeit sind noch aufwändige und kostenintensive Versuchsreihen notwendig.
Gemeinsamkeit aller Multilayerkonzepte ist die Kombination von Keramik mit anderen Werkstoffen. Aufgrund ihrer Kompaktheit und Robustheit sind keramische Multilayer eine Schlüsseltechnologie in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Mikroelektronik und Telekommunikation. Sie ermöglicht nicht nur die Entwicklung sicherer und belastbarer Kommunikationsnetze für das Internet der Zukunft, sondern ist auch essenziell für die Etablierung nachhaltiger Mobilitätskonzepte und erneuerbarer Energiesysteme.
Teilvorhaben der EAH
Das Teilvorhaben LIFIT fokussiert auf Ferritwerkstoffe, inklusive deren Herstellung. Dazu müssen alle Parameter und Eigenschaften der benötigten Ferritpulver untersucht und erfasst werden, da diese die Voraussetzung für die erfolgreiche Herstellung von Ferritfolien und LTCC-Mehrlagenkeramik mit integrierten Ferritschichten darstellen. Für LIFIT ist das Arbeitsziel, die im Zusammenhang mit der Integration von Ferritschichten in LTCC-Mehrlagenaufbauten für induktive Anwendungen benötigten Prozesse vom Ferritpulver bis zur Induktivität in datenbasierte Entwicklungsansätze zu überführen.
