Univ.-Doz.Dipl.-Ing.Dr. Thomas Schrefl
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TFZ Wiener Neustadt, Bauteil E - Stock 2
- Universität für Weiterbildung Krems
- Zentrum für Modellierung und Simulation
- Viktor Kaplan Straße 2 - Bauteil E
- 2700 Wiener Neustadt
- Österreich
Projekte (Auszug Forschungsdatenbank)
Laufende Projekte
Magnetic Multiscale Modelling Suite
Projektzeitraum: 01.01.2024–31.12.2027
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: EU
Multi-property Compositionally Complex Magnets for Advanced Energy Applications
Projektzeitraum: 01.06.2023–31.05.2026
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: EU
Projektzeitraum: 01.04.2023–31.03.2025
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: EU
Projektzeitraum: 01.07.2022–30.06.2026
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: EU
Magnet design through physics informed machine learning
Projektzeitraum: 01.09.2020–31.08.2027
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: Private (Stiftungen, Vereine etc.)
Projektzeitraum: 01.01.2019–31.12.2021
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: FFG
Förderprogramm: Produktion der Zukunft
Abgeschlossene Projekte
Simumag - GFF Horizon Europe Anbahnungsfinanzierung
Projektzeitraum: 01.01.2022–30.03.2022
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: Bundesländer (inkl. deren Stiftungen und Einrichtungen)
Projektzeitraum: 01.03.2018–28.02.2022
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: EU
Förderprogramm: Horizon 2020
Nanostructured multiphase permanent magnets
Projektzeitraum: 01.04.2019–31.12.2020
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: sonstige öffentlich-rechtliche Einrichtungen (Körperschaften, Stiftungen, Fonds)
Atomistic Simulation of rare-earth reduced permanent magnets
Projektzeitraum: 01.11.2017–31.12.2019
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: Unternehmen
NOVel, critical materials free, high Anisotropy phases for permanent MAGnets, by design
Projektzeitraum: 01.04.2016–30.09.2019
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: EU
Förderprogramm: H2020
Vicom Multiscale simulations of magnetic nanostructures
Projektzeitraum: 01.01.2015–30.06.2019
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: FWF
Förderprogramm: FWF
Nanostructured multiphase permanent magnets
Projektzeitraum: 01.04.2018–31.03.2019
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: Sonstige
NanoStructured Multiphase Permanent Magnets
Projektzeitraum: 01.04.2017–31.03.2018
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: andere internationale Organisationen
CREST III Simulation of hard magnet magnetic materials
Projektzeitraum: 01.04.2016–31.03.2017
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: andere internationale Organisationen
Förderprogramm: CREST
Nano-Structured Multi-Phase Permanent Magnets II
Projektzeitraum: 01.04.2016–31.03.2017
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Thomas Schrefl
Fördergeber: andere internationale Organisationen
Publikationen (Auszug Forschungsdatenbank)
Gusenbauer, M.; Stanciu, S.; Kovacs, A.; Oezelt, H.; Fischbacher, J.; Zhao, P.; Woodcock, T. G.; Schrefl, T.; Stanciu S. (2024). Micromagnetic study of grain junctions in MnAl-C containing intergranular inclusions. Elsevier Journal of Magnetism and Magnetic Materials, Vol. 606: 172390
Kovacs, A.; Exl, L.; Kornell, A.; Fischbacher, J.; Hovorka, M.; Gusenbauer, M.; Breth, L.; Oezelt, H.; Yano, M.; Sakuma, N.; Kinoshita, A.; Shoji, T.; Kato, A.; Schrefl, T. (2024). Image-based prediction and optimization of hysteresis properties of nanocrystalline permanent magnets using deep learning. Journal of Magnetism and Magnetic Materials, Vol. 596: 171937
Moustafa, H.; Kovacs, A.; Fischbacher, J.; Gusenbauer, M.; Ali, Q.; Breth, L.; Hong, Y.; Rigaut, W.; Devillers, T.; Dempsey, N. M.; Schrefl, T.; Özelt, H. (2024). Reduced Order Model for Hard Magnetic Films. AIP Advances, Vol. 14, iss. 2: 025001-1 bis 025001-5
de Moraes, I. G.; Fischbacher, J.; Hong, Y.; Naud, C.; Okuno, H.; Masseboeuf, A.; Devillers, T.; Schrefl, T.; Dempsey, N. M. (2024). Nanofabrication, characterisation and modelling of soft-in-hard FeCo–FePt magnetic nanocomposites. Acta Materialia, Vol. 274: 119970
Breth, L.; Fischbacher, J.; Kovacs, A.; Özelt, H.; Schrefl, T.; Brückl, H.; Czettl, C.; Kührer, S.; Pachlhofer, J., Schwarz, M. (2023). FORC diagram features of Co particles due to reversal by domain nucleation. Journal of Magnetism and Magnetic Materials 571 (2023) 170567 Available online 24 February 2023 0304-8853/© 2023 Elsevier B.V. All rights reserved.Contents lists available at ScienceDirect Journal of Magnetism and Magnetic Materials, Vol. 571: 1-6
Breth, L.; Schrefl, T.; Fischbacher, J.; Oezelt, H.; Kovacs, A.; Czettl, C.; Pachlhofer, J.; Schwarz, M.; Brueckl, H. (2023). Micromagnetic simulations as a tool for bottom-up explainability of FORC diagrams. Proceedings in AIM IEEE Advances in Magnetics 2023, Vol. 1: 1
Kovacs, A.; Fischbacher, J.; Oezelt, H.; Kornell, A.; Ali, Q.; Gusenbauer, M.; Yano, M.; Sakuma, N.; Kinoshita, A.; Shoji, T.; Kato, A.; Hong, Y.; Grenier, S.; Devillers, T.; Dempsey, N. M.; Fukushima, T.; Akai, H.; Kawashima, N.; Miyake, T.; Schrefl, T. (2023). Physics-Informed Machine Learning Combining Experiment and Simulation for the Design of Neodymium-Iron-Boron Permanent Magnets with Reduced Critical-Elements Content. Frontiers in Materials 2023, Vol. 9: 1-19
Okabe, R.; Li, M.; Iwasaki, Y.; Regnault N.; Felser, C.; Shirai, M.; Kovacs, A.; Schrefl, T.; Hirohata, A. (2023). Materials Informatics for the Development and Discovery of Future Magnetic Materials. IEEE Magnetics Letters, vol. 14: 1-5
Schaffer, S.; Schrefl, T.; Oezelt, H.; Kovacs, A.; Breth, L.; Mauser, N.J.; Suess, D.; Exl, L. (2023). Physics-informed machine learning and stray field computation with application to micromagnetic energy minimization. Journal of Magnetism and Magnetic Materials, 576: 170761
Yamano, H.; Kovacs, A.; Fischbacher, J.; Danno, K.; Umetani, Y.; Shoji, T.; Schrefl, T. (2023). Efficient optimization approach for designing power device structure using machine learning. Japanese Journal of Applied Physics, Vol. 1: 1-17
Zhao, P.; Gusenbauer, M.; Oezelt, H.; Wolf, D.; Gemming, T.; Schrefl, T.; Nielsch, K.; Woodcock, T. G. (2023). Nanoscale chemical segregation to twin interfaces in t -MnAl-C and resulting effects on the magnetic properties. Journal of Materials Science & Technology, Vol. 134: 22-32
Ali, Q.; Fischbacher, J.; Kovacs, A.; Oezelt, H.; Gusenbauer, M.; Yano, M.; Sakuma, N.; Kinoshita, A.; Shoji, T.; Kato, A.; Schrefl, T. (2023). Benchmarking for systematic coarse-grained micromagnetics. In: HMM, proceedings in 13th International Symposium on Hysteresis Modeling and Micromagnetics (HMM 2023): 1, HMM, WIen
Fischbacher, J.; Schrefl, T.; Moraes, I.; Dempsey, N. (2023). Micromagnetic modelling of soft-in-hard FeCo-FePt nanocomposites. In: HMM, proceedings in 13th International Symposium on Hysteresis Modeling and Micromagnetics (HMM 2023): 1, HMM, Wien
Gusenbauer, M.; Oezelt, H.; Kovacs, A.; Fischbacher, J.; Zhao, P.; Woodcock, T.-G.; Schrefl, T. (2023). Magnetization reversal of large granular magnetic materials. In: HMM, proceedings in 13th International Symposium on Hysteresis Modeling and Micromagnetics (HMM 2023): 1, HMM, Wien
Hrushko, O.; Schrefl, T. (2023). Some approaches for estimating thermal residual stresses in a polycrystalline Nd2Fe14B magnet. In: HMM, proceedings in 13th International Symposium on Hysteresis Modeling and Micromagnetics (HMM 2023): 1, HMM, Wien
Kovacs, A.; Fischbacher, J.; Oezelt, H.; Ali, Q.; Gusenbauer, M.; Schrefl, T. (2023). Finite Hex Element Adaptive Mesh Refinement of Demagnetizing Field Computation. In: HMM, proceedings in 13th International Symposium on Hysteresis Modeling and Micromagnetics (HMM 2023): 1, HMM, Wien
Oezelt, H.; Kovacs, A.; Breth, L.; Gusenbauer, M.; Schaffer, S.; Exl, L.; Schrefl. T. (2023). Machine learning based optimization of hard-/soft magnetic nanostructures. In: HMM, proceedings in 13th International Symposium on Hysteresis Modeling and Micromagnetics (HMM 2023): 1, HMM, Wien
Wager, C.; Kovacs, A.; Schrefl, T. (2023). Active Learning Scheme vs Conventional Optimization - developing a Python Framework. In: HMM, proceedings in 13th International Symposium on Hysteresis Modeling and Micromagnetics (HMM 2023): 1, HMM, Wien
Ali, Q.; Fischbacher, J.; Kovacs, A.; Oezelt, H.; Gusenbauer, M.; Moustafa, H.; Böhm, D.; Breth, L.; Schrefl, T. (2023). Defect Manipulation for the Coercivity Enhancement of Nd-Fe-B Permanent Magnets. SSRN, 2023: 4628986, Elesevier
Breth, L.; Fischbacher, J.; Kovacs, A.; Oezelt, H.; Schrefl, T.; Czettl, C.; Kuehrer, S.; Pachlhofer, J.; Schwarz, M.; Weirather, T.; Brueckl, H. (2023). Structural and micromagnetic modeling of the magnetic binder phase in WC-Co cemented carbides. IEEE International Magnetic Conference - Short Papers, 2023: https://doi.org/10.1109/INTERMAGShortPapers58606.2023.10304872
Vorträge (Auszug Forschungsdatenbank)
MATERIALS INFORMATICS FOR PERMANENT MAGNET DESIGN
The 4th DXMaG Seminar, 06.12.2023
Materials informatics for permanent magnet design
Materials Innovation Strategy Symposium 2023, 05.12.2023
Modelling Magnets: From Atoms to Bulk Properties
Biomagnetic Sensing Seminar, 16.11.2023
Spotting the next big idea
68th Annual Conference on Magnetism and Magnetic Materials, 02.11.2023
Talking about magnets – information retrieval with large language models
68th Annual Conference on Magnetism and Magnetic Materials, 31.10.2023
The coercivity of permanent magnets: Insights from micromagnetics and machine learning
Physics of Magnetism 2023, 30.06.2023
Magnetization reversal of large granular magnetic materials
HMM 2023, 05.06.2023
Multiscaling strategies in computational magnet design
Going Green – CARE INNOVATION 2023, 11.05.2023
Generative deep learning for permanent magnet microstructures
67th Annual Conference on Magnetism and Magnetic Materials (MMM 2022), 03.11.2022
How to Create an Effective Scientific Video Presentation
67th Annual Conference on Magnetism and Magnetic Materials (MMM 2022), 02.11.2022
Materials Informatics for the Design of Rare-Earth Reduced Permanent Magnets
Magnetic Materials and Applications 22, 26.10.2022
Magnetization processes in SmFeO3
DPG Frühjahrstagung, 06.09.2022
Machine Learning Analysis of Multiphase Magnetic Microstructures
CIMTEC 2022, 23.06.2022
Physics informed neural networks for computational magnetism
MMM-Intermag 2022, 10.01.2022
Inverse design of Nd-substituted permanent magnets
Physics and the green economy, 25.11.2021
Tutorial: An introduction to machine learning for solving micromagnetic problems
The 2021 Around-the-Clock Around-the-Globe Magnetics Conference, 24.08.2021
Deep learning magnetization dynamics
IEEE Advances in Magnetism 2021, 16.06.2021
New trends for machine learning in permanent magnet design
The 26th International Workshop on Rare Earth and Future Permanent Magnets and Their Application, 10.06.2021
Machine Learning for Relating Structure and Coercivity of Permanent Magnets
Virtual REPM 2021, 09.06.2021
Machine learning, micromagnetics and magnet design
University of York, Computational Magnetism, 02.12.2020
