Valence electron-energy loss spectroscopy (VEELS) in a dedicated scanning transmission electron microscope, vacuum ultraviolet spectroscopy and spectroscopic ellipsometry, and ab initio band structure calculations in the local density approximation have been used to determine the optical properties and the electronic structure of SrTiO3. Assignments of the interband transitions in the electronic structure of bulk SrTiO3 have been determined quantitatively by comparison of VEELS spectra with vacuum ultraviolet spectra and with the ab initio calculated densities of states. The experimentally determined indirect band gap energy is 3.25 eV, while the direct band gap energy is 3.75 eV. The conduction bands in SrTiO3 correspond to the bands composed of mainly Ti 3d t2g and eg states, followed at higher energies by the bands of Sr 4d t2g and eg states, and free electron like states dominating at energies above 15 eV. The upper valence band (UVB) contains 18 electrons in dominantly O 2p states, hybridized with Ti and Sr states, and has a bandwidth of 5 eV. The interband transitions from the UVB to the Ti 3d bands and to the Sr 4d bands give rise to the transitions spanning from the indirect band gap energy of 3.25 eV up to 15 eV. The lower valence band contains 12 electrons in Sr 4p and O 2s states which are separated by 2 eV, while having a bandwidth of 5 eV. The interband transitions from the Sr 4p to the Ti 3d and Sr 4d bands give rise to transition energies spanning from 15 to 24 eV. Interband transitions from the O 2s band to the conduction bands appear at 26 eV. A very narrow band at −33 eV below the top of the valence band is composed of Sr 4s and Ti 3p states and contains eight electrons.

The addition of suitable dopants to ${\mathrm{ZrO}}_{2}$ can induce dramatic phase stabilization, and this dopant-induced phase stabilization is the basis of transformation toughening of zirconia-based structural ceramics. We have determined the electronic structure of three phases of ${\mathrm{ZrO}}_{2}$, cubic, tetragonal, and monoclinic, using vacuum-ultraviolet and x-ray-photoemission spectroscopies, coupled with ab initio band-structure and optical property calculations using the orthogonalized linear-combination-of-atomic-orbitals method, in an attempt to understand the complex interaction of the stabilizing dopants and associated atomic defects with the crystal structures of ${\mathrm{ZrO}}_{2}$ and their phase transitions. The experimental samples were single or polycrystalline stabilized materials which contain atomic defects, while the calculations were performed for undoped idealized ${\mathrm{ZrO}}_{2}$ structures without atomic defects. Reasonable agreement is found between experiment and theory at this level. The primary difference among the three phases of ${\mathrm{ZrO}}_{2}$ is the hybridization or mixing of the Zr 4d (${\mathit{x}}^{2}$-${\mathit{y}}^{2}$ and ${\mathit{z}}^{2}$) and the Zr 4d (xy, yz, and zx) bands, which form the conduction bands as the symmetry decreases from cubic to monoclinic. This leads to a complex evolution of the O 2p to Zr 4d and the O 2s to Zr 4d interband transitions. In addition, in the real materials, the presence of yttrium stabilizer introduces additional Y 4p valence bands and Y 4d conduction bands. The effective coordination of zirconium by oxygen is reduced from eightfold to sevenfold by the presence of the stabilizing ions and defects and this leads to the introduction of an occupied Zr 4d valence band suggestive of the presence of ${\mathrm{Zr}}^{2+}$.

As the uses of Al 2 O 3 and other ceramics expand into new and more demanding applications, it is increasingly important to understand their electronic structure and its relationship to properties. However, compared with metals, semiconductors, or alkali halides, our understanding of the electronic structure of ceramic materials is limited. There has been much recent progress in our understanding of the electronic structure of Al 2 O 3 , based on the applications of new experimental and theoretial methods. Vacuum ultraviolet spectroscopy and valence band photoemission spectroscopy coupled with pseudofunction band structure methods provide a comprehensive approach to study a wide variety of electronic structure issues of importance to ceramic materials. The high‐temperature electronic structure and its role in determining the high‐temperature, intrinsic, electronic conductivity gives us the ability to evaluate high‐temperature conductivity data, and supports the conclusion that Al 2 O 3 is predominantly an electronic conductor at high‐temperatures. The strain dependence of the electronic structure, as embodied in the deformation potentials, provides a simple method to determine surface stresses and strains. The variation of the electronic structure in the family Al 2 O 3 ‐AION‐AIN demonstrates the changes associated with the valence band chemistry of changing the anion from oxygen to nitrogen, and the bonding from mixed ioniccovalent in the direction of greater covalency. These changes in the anion valence bands lead to dramatic changes in the atomic and electronic nature of room‐temperature bimaterial interface formation for copper to Al 2 O 3 or AIN. The application of this new methodology to develop our perspective on electronic structure and apply it to problems associated with temperature, stress, composition, or interface formation can improve our understanding of many critical questions in ceramics.

A complete description of the first‐order Raman and Brillouin spectra of single‐crystal aluminum nitride is provided. The frequency has been measured and the symmetry identified of each of the Raman‐active zone‐center optic modes, and the five independent elastic constants have been measured. The widths of the principal Raman modes increase with increasing oxygen content up to a critical value of approximately 1 at.%, after which they are constant. This behavior supports the hypothesis of a change in the nature of the oxygen defect at that concentration.

Our understanding of the ``long range'' electrodynamic, electrostatic, and polar interactions that dominate the organization of small objects at separations beyond an interatomic bond length is reviewed. From this basic-forces perspective, a large number of systems are described from which one can learn about these organizing forces and how to modulate them. The many practical systems that harness these nanoscale forces are then surveyed. The survey reveals not only the promise of new devices and materials, but also the possibility of designing them more effectively.

Abstract Laser-powder bed fusion (L-PBF) is a popular additive manufacturing (AM) process with rich data sets coming from both in situ and ex situ sources. Data derived from multiple measurement modalities in an AM process capture unique features but often have different encoding methods; the challenge of data registration is not directly intuitive. In this work, we address the challenge of data registration between multiple modalities. Large data spaces must be organized in a machine-compatible method to maximize scientific output. FAIR (findable, accessible, interoperable, and reusable) principles are required to overcome challenges associated with data at various scales. FAIRified data enables a standardized format allowing for opportunities to generate automated extraction methods and scalability. We establish a framework that captures and integrates data from a L-PBF study such as radiography and high-speed camera video, linking these data sets cohesively allowing for future exploration. Graphical abstract

Abstract Fatigue initiation in additively manufactured samples/parts often occurs at processed-induced defects such as lack-of-fusion (LoF), keyhole, or other morphological/microstructural defects that have unique characteristics and measurable qualities. Attempts at identifying and minimizing such defects have utilized optimized processing conditions along with in situ and ex situ characterization that includes metallography and/or X-ray computed tomography (XCT). This paper highlights the benefits of using fracture surface analyses to detect and quantify defects that may not be detected by metallography/XCT due to sectioning and resolution limits. In addition to using manual quantification of fatigue initiating LoF and keyhole defects on fracture surfaces, image-based machine learning using convolutional neural networks such as U-Net were also used to automate the process. Statistical analyses were used to identify the extreme cases of defects that initiated and accelerated fatigue and to model the distribution of defect size and shape characteristics to distinguish the type of defect. Initial results show agreement between trained machine learning models and ground truth data in defect segmentation, and the distributions of defect characteristics are distinguishable to particular process-induced defect types.

Abstract Metal-based additive manufacturing requires active monitoring solutions for assessing part quality. Multiple sensors and data streams, however, generate large heterogeneous data sets that are impractical for manual assessment and characterization. In this work, an automated pipeline is developed that enables feature extraction from high-speed camera video and multi-modal data analysis. The framework removes the need for manual assessment through the utilization of deep learning techniques and training models in a weakly supervised paradigm. We demonstrate this pipeline’s capability over 700,000 high-speed camera frames. The pipeline successfully extracts melt pool and spatter geometries and links them to corresponding pyrometry, radiography, and processparameter information. 715 individual prints are examined to reveal melt pool areas that exceeds 0.07 mm 2 and pyrometry signal over a threshold (375 pyrometry units) were more likely to have defects. These automated processes enable massive throughput of characterization techniques.