Diese Arbeit hat zwei Schwerpunkte. Der erste ist die Herstellung von künstlichen kolloidalen photonischen Kristallen mit optimierter Farbsättigung und wurde von den beeindruckend schillernden Farben der Natur inspiriert. Es ist weithin bekannt, dass die Farbsättigung von Strukturfarben durch absorbierendes Material erhöht werden kann. Es gibt hierfür vielerlei Methoden. Unklar ist jedoch, ob und wie die aus diesen Methoden resultierenden, unterschiedlichen Absorbermaterialverteilungen die Eigenschaften der Farbe beeinflussen. Zur Beantwortung dieser Frage werden geeignete kolloidale Bausteine, Charakterisierungs- und Anordnungsmethoden eingesetzt, wodurch die Verteilung des Absorbermaterials im Kristall regulierbar wird. Um der Fülle an Designparametern (Material, Position, Struktur usw.) bei der Strukturfarbenherstellung gerecht zu werden, fokussiert sich der zweite Schwerpunkt dieser Arbeit auf das prädiktive (vorhersagende) Design der Farbeigenschaften nanopartikulären Materials. Dafür werden in einem Modell Struktur- und Materialspezifikationen mit den gewünschten Zieleigenschaften der Farben (Farbunterschiede, Chroma) verknüpft und das Modell anschließend invertiert, um Struktur und Material auf diese Zielwerte zu optimieren. Dieses Vorgehen wird genutzt, um die Absorbermaterialverteilung im kolloidalen Kristall zu ermitteln und - um Vielseitigkeit zu zeigen - Partikelstrukturen für plasmonische Farben zu identifizieren. Die ermittelten Designvorlagen werden experimentell hergestellt und ihre Farbeigenschaften mit den Vorhersagen des Modells verglichen. Im Verlauf dieser Arbeit werden neue Erkenntnisse zu Strukturfarbe und zu der Anwendung von prädiktivem Design gewonnen. Bei der Farboptimierung von kolloidalen Kristallen zeigt das prädiktive Modell, dass eine Positionierung des Absorbers in den unteren Schichten der Struktur zum höchstmöglichen Chroma führt. Ein weiteres Modell identifiziert mehrere plasmonische Strukturen mit vorgegeben Wunschfarben. Beide Modelle werden experimentell qualitativ bestätigt. Da mithilfe der Modelle ungeeignete Strukturen und Materialien ausgeschlossen und allgemeine, qualitative Design-Regeln identifiziert werden können, spart ihre Verwendung Zeit und Ressource. Das genaue Abstimmen von Modell und Experiment ist für die quantitative Übereinstimmung essenziell. Diese könnte durch komplexere Modelle einschließlich experimenteller Abweichung verbessert werden, was jedoch höhere Rechenkosten zur Folge hätte. Prädiktives Design ist also ein vielversprechendes Werkzeug bei der zukünftigen Entwicklung von (Farb-) Eigenschaften von Nanomaterialien, vorausgesetzt die experimentellen und simulierten Randbedingungen werden sorgfältig aufeinander angepasst und mögliche Vereinfachungen dem Anwendungsfall entsprechend gewählt.
Gudrun Bleyer (Thu,) studied this question.