研究

研究計畫。

目前研究連結原子尺度模擬、微結構表徵、場輔助製程與資料驅動材料設計。

AI/ML

資料驅動模型可協助連結製程條件、微結構描述子與材料反應。

本實驗室運用機器學習概念加速多尺度建模，並尋找模擬微結構、製程路徑與材料性質之間可解釋的連結。

方法

機器學習 (machine learning)特徵工程 (feature engineering)多尺度資料 (multiscale data)模型驗證 (model validation)

ENP

奈秒電脈衝可能提供操控晶界並設計更高強度材料的新路徑。

此計畫研究短而強的電脈衝是否能改變晶界結構，並為先進材料開啟新的製程路徑。研究結合多物理場建模、奈米尺度機制假說與微結構證據。

方法

有限元素分析 (FEA)原子尺度建模 (atomistic modeling)顯微分析 (microscopy)電脈衝處理 (electrical pulsing)

閃速燒結 (Flash Sintering)

場輔助陶瓷製程可加速緻密化，並揭示電流、熱、缺陷與微結構之間的新耦合關係。

本實驗室研究 8 mol% 氧化釔穩定氧化鋯 (8YSZ) 與相關陶瓷系統，以理解電場、溫度與微結構在快速燒結中的交互作用。

方法

分子動力學 (molecular dynamics)原位 SEM (in-situ SEM)樣品製備8YSZ 製程

表徵 (Characterization)

顯微術、繞射與三維重建為製程-結構-性質關係提供證據。

實驗表徵為實驗室的建模工作提供基礎，協助團隊以微結構、變形與製程證據檢驗機制。

方法

SEMTEMX 光繞射 (XRD)斷層成像 (tomography)三維重建

建模 (Modeling)

計算方法連結電子、原子、微結構與元件尺度，用於材料設計。

M3 Lab 開發並應用跨長度尺度的建模流程，以模擬詮釋機制並連結材料結構與性能。

方法

DFT分子動力學 (molecular dynamics)有限元素分析 (FEA)連續體建模 (continuum modeling)