Faglig innhold

Emnet gir en innføring i samspillet mellom prosess- og materialdesign, spesielt med tanke på metallindustrien (fysikalsk metallurgi). Kurset gir et innblikk i modelleringsverktøy for ulike steg i prosesskjeden og hvordan optimalisering av prosessen kan sikre robuste sluttegenskaper. I tillegg vil det bli gitt en introduksjon til nye muliggjørende teknologier for materialfremstilling og -prosessering. En del av kurset vil bestå av laboratorieoppgaver i form av modelleringsoppgaver og eksperimentelle verifiseringer.

Læringsutbytte

Etter avsluttet kurs skal studenten ha følgende: Kunnskap: Ha grunnleggende innsikt i ulike viktige steg innen materialbearbeiding fra støping, kald- og varmformeprosesser til ferdig/semi-ferdig produkt. Kunne beskrive nye muliggjørende fremstillingsteknologier og utfordringer knyttet til disse. Ferdigheter: Identifisere, beskrive og diskutere viktige elementer for å kunne sette opp enkle modeller som beskriver metallurgiske fenomen innen Størkning Diffusjon Plastisk deformasjon Planlegge og gjennomføre laboratorieeksperimenter. Deriblant utføre risikovurdering av oppsettet. Anvende grunnleggende prinsipper og algoritmer for å kunne utføre numeriske beregninger/simuleringer, herunder bruke løkkestrukturer, betingelser og programmodulering, samt enkle/nyttige metoder (menyer)for input/output. Anvende enkle algoritmer for kurveglatting, numerisk derivasjon og integrasjon i regneark (Excel), for å kunne behandle relevante måledata, herunder grafisk presentasjon av resultatene. Kjenne til prinsippene for modelltilpasning/regresjon og kunne nyttiggjøre seg trendline og Problemløseren (Solver) for å gjennomføre beregninger i Excel for bestemmelse av ulike modellparametere. Generell kompetanse: Sammenligne og kritisk vurdere og diskutere eksperimentelle og numeriske resultater.

Læringsformer og aktiviteter

Undervisningen er samlingsbasert med 3 samlinger. Hver samling vil være temabasert og bestå av varierte læringsformer med undervisning, eksperimentelt laboratoriearbeid og datalab (Excel og Python). Utenom samlingene skal studentene jobbe med rapportering av resultater fra samlingene.80% oppmøte og deltakelse på samlingene er obligatorisk for å få godkjent oppmøte. Ved avslutning av hver samling vil det være en obligatorisk semesterprøve, som inngår i mappevurderingen (3 midtsemesterprøver). I tillegg skal resultater fra eksperimentelt- og digitalt arbeid rapporteres etter hver samling (3 rapporter). Vi må ha et minimum antall deltakere for at et kurs skal igangsettes. Dersom det blir for få søkere, kan kurset få endret undervisningsform til ledet selvstudium, bli utsatt eller bli avlyst.

Mer om vurdering

Delvurderingen i emnet består av tre semesterprøver, og en mappevurdering med ulike skriftlige arbeider, mer informasjon om mappens innhold kommer nærmere studiestart.

• For samlet karakter i emnet må alle delvurderingene bestås.
• Utsatt eksamen i emnet skjer i august for semesterprøvene.
  • Ved utsatt kan semesterprøvene bli omgjort til en muntlig høring
• Ved forbedring av karakter må alle emnets vurderinger gjentas

Spesielle vilkår

Anbefalte forkunnskaper

BSc i kjemi, materialteknologi, maskin eller tilsvarende. Grunnleggende kjennskap til Excel og Python.

Forkunnskapskrav

Opptakskrav til enkeltkurs er teknologisk- eller realfaglig grad på 180 studiepoeng

Kursmateriell

Blir oppgitt før emnestart