In der Materialwissenschaft spielen Modelle eine entscheidende Rolle. Sie werden verwendet, um die komplexen Eigenschaften und das Verhalten von Materialien unter verschiedenen Bedingungen zu simulieren und vorherzusagen. Es gibt verschiedene Arten von Modellen, die jeweils unterschiedliche Aspekte und Skalen der Materialien berücksichtigen.

Ein gängiges Beispiel sind Materialmodelle, die das mechanische Verhalten von Werkstoffen beschreiben. Diese Modelle können experimentelle Daten nutzen, um die Reaktion eines Materials unter Belastung, Temperaturänderungen oder anderen Einflüssen vorauszusagen. Ein besonders wichtiger Typ von Materialmodell ist das mikromechanische Modell, das die Materialeigenschaften auf einer mikroskopischen Ebene untersucht und diese Informationen nutzt, um das makroskopische Verhalten vorherzusagen.

3D-Modelle wiederum werden verwendet, um die geometrischen und strukturellen Eigenschaften von Materialien dreidimensional darzustellen. Diese Modelle sind besonders nützlich bei der Untersuchung der inneren Strukturen, wie sie zum Beispiel durch Computertomographie erfasst werden können.

Ein weiteres wichtiges Konzept sind mehrskalige Modelle. Diese Modelle verknüpfen verschiedene Skalen, von der atomaren bis zur makroskopischen Ebene, um ein umfassenderes Verständnis für das Materialverhalten zu gewinnen. Ein verwandter Begriff ist hier die Kristallplastizitäts-Simulation, die spezifische kristallographische Aspekte der Deformation von Materialien modelliert.

In der modernen Materialforschung spielen auch Methoden der künstlichen Intelligenz eine zunehmende Rolle. Faltung neuronale Netze (CNN) und mehrphasige Feldmodelle sind Beispiele für moderne rechnergestützte Modelle, die zur Analyse und Vorhersage von Materialeigenschaften eingesetzt werden.