Korrelation bezeichnet in den Materialwissenschaften den statistischen Zusammenhang zwischen zwei oder mehr Größen, etwa zwischen Prozessparametern, Mikrostrukturmerkmalen und resultierenden Werkstoffeigenschaften. Korrelationen quantifizieren, inwieweit Änderungen einer Größe systematisch mit Änderungen einer anderen einhergehen, ohne dabei notwendigerweise Kausalität zu beweisen.

Zentral ist die Ableitung von Prozess‑Gefüge‑Eigenschaftskorrelationen: Ausgehend von thermomechanischen Behandlungsparametern werden Mikrostrukturcharakteristika (z. B. Korngröße, Phasenanteile, Defektdichte) mit makroskopischen Eigenschaften wie Festigkeit, Zähigkeit oder Leitfähigkeit korreliert. Diese Struktur‑Eigenschafts‑Beziehungen bilden die Grundlage für Werkstoffdesign und -optimierung.

Auf experimenteller Ebene spielen Bild- und Signalkorrelationen eine wichtige Rolle. Die Digitale Bildkorrelation (DIC) nutzt Korrelationsalgorithmen, um Verschiebungs- und Dehnungsfelder aus Sequenzen von Mikro- oder Makroaufnahmen zu extrahieren und so Mikro‑makro-Dehnungskorrelationen herzustellen. Autokorrelationsfunktionen und Spektralkorrelationen dienen der Analyse räumlicher bzw. zeitlicher Ordnungsstrukturen, z. B. in Gefügebildern oder spektralen Materialantworten.

In simulationsgetriebenen Ansätzen werden Simulation‑Experiment‑Korrelationen herangezogen, um Modelle zu validieren, Parameter zu identifizieren und Unsicherheiten zu quantifizieren. Materialeigenschaftskorrelationen bilden hierbei die Basis datengetriebener Methoden, etwa im Rahmen von Machine Learning für Werkstoffdesign. Streng zwischen Korrelation und Kausalität zu unterscheiden, ist für eine belastbare Interpretation dieser Zusammenhänge essenziell.