Stochastische Simulation zweidimensionaler Probleme für Elastomere mit Anwendungen auf die Parameteridentifikation und das direkte Problem

弹性体二维问题的随机模拟及其在参数识别和直接问题中的应用

• 批准号: 222376623
• 负责人: Professor Dr.-Ing. Rolf Mahnken
• 金额: --
• 依托单位: Lehrstuhl für Technische Mechanik (LTM)
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2012
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2011-12-31 至 2015-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/222376623?language=en
• 关键词: Stochastische; Simulation; zweidimensionaler; Probleme; Elastomere

Das Projekt behandelt die Identifikation von Materialparametern für Elastomere unter der Anwendung statistischer Methoden zur Ergebnisanalyse. Aufgrund geringer Anzahl zur Verfügung stehender Experimente ist eine statistisch gesicherte Analyse nicht möglich, und es wird ein stochastisches Modell entwickelt, welches synthetische Daten auf Grundlage realer Experimente erzeugt. In bisherigen Untersuchungen wurden lediglich homogene Spannungszustände bei der Erzeugung synthetischer Daten berücksichtigt. Die Betrachtung von inhomogenen Spannungszuständen am Beispiel der Elastomere für synthetische Daten ist somit ein neuartiges Forschungsfeld. Mit den synthetischen Daten werden dann über die Mittelwerte und Standardabweichungen der Materialparameter das Streuverhalten ermittelt und ein optimaler Parametersatz festgelegt. Ziel ist die Aufstellung eines Versuchsplanes, der die Gewinnung des optimalen Parametersatzes gewährleistet. Des Weiteren werden die synthetischen Daten bei der Berechnung des direkten Problems verwendet, in dem eine stochastische Verteilung einzelner Materialparameter vorausgesetzt wird. Die stochastische Verteilung wird mit Hilfe der synthetischen Daten und der Parameteridentifikation ermittelt.

本项目采用统计分析方法对弹性体材料参数进行识别。Aufgrund geringer Anzahl zur Verfügung stehender Experimente ist eine statistisch gesicherte Analyse nicht möglich，und es wird ein stochastisches Modell entwickelt，welches synthetische Daten auf Grundlage realer Experimente erzeugt. In bisherigen Untersuchungen wurden lediglich homogene Spannungszustände bei der Erzeugung synthetischer Daten berücksichtigt. Die Betrachtung von inhomogenen Spannungszuständen am Beispiel der Elastomere für synthetische Daten ist somit ein neuartiges Forschungsfeld.综合数据韦尔登是一种由材料参数的最佳化和标准化组成的最佳化方法。Ziel ist die Aufstellung eines Versuchsplanes，der die Gewinnung des optimalen Parameter satzes gewährleistet.在直接问题的研究中，韦尔登将综合数据转化为一个随机的材料参数。随机检验是利用综合数据和参数识别的方法进行的。

项目成果

Parameter identification for rubber materials with artificial spatially distributed data

利用人工空间分布数据识别橡胶材料参数

• DOI: 10.1007/s00466-015-1175-9
• 发表时间: 2015
• 期刊: Computational Mechanics
• 影响因子: 4.1
• 作者: N. Nörenberg;R. Mahnken
• 通讯作者: R. Mahnken

Parameter identification for rubber materials with artificial higher dimensional data

利用人工高维数据识别橡胶材料的参数

• DOI: 10.1002/pamm.201410201
• 发表时间: 2014
• 期刊: PAMM
• 作者: N. Nörenberg;R. Mahnken
• 通讯作者: R. Mahnken