Parameter identification methods for visco- and hyperelastic material models

Kraus, Michael; Schuster, Miriam; Kuntsche, Johannes K.; Siebert, Geralt; Schneider, Jens

doi:10.1007/s40940-017-0042-9

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“…Prony-Reihe (siehe Gleichung (2.1), normierte Form) beschrieben werden [3,8]. Prony-Reihe (siehe Gleichung (2.1), normierte Form) beschrieben werden [3,8].…”

Section: Beschreibung Des Mechanischen Verhaltens Von Polymeren In Abunclassified

“…Dabei wird der Realteil des komplexen Moduls ℜ * } als Speichermodul ′ ( , der Imaginärteil ℐ * } als Verlustmodul ′′ ( und das Verhältnis tan = ′′ / ′ als Verlustfaktor bezeichnet ( [3,4,8]). Dabei wird der Realteil des komplexen Moduls ℜ * } als Speichermodul ′ ( , der Imaginärteil ℐ * } als Verlustmodul ′′ ( und das Verhältnis tan = ′′ / ′ als Verlustfaktor bezeichnet ( [3,4,8]).…”

Section: Beschreibung Des Mechanischen Verhaltens Von Polymeren In Abunclassified

“…Da die im Polymer über die Zeit stattfindenden Relaxationsvorgänge auf thermisch aktivierbaren molekularen Bewegungen und Umlagerungsvorgängen beruhen, existiert eine thermodynamische Korrelation zwischen den beiden Größen. Relaxationsversuche bei verschiedenen Temperaturen herangezogen werden und die unbekannten Parameter mittels eines geeigneten Identifikationsverfahrens an die Versuchsdaten angepasst werden ( [3][4][5][7][8]). Detailliertere Informationen zur Thermorheologie, insbesondere der thermorheologischen Komplexität können [11,12] entnommen werden.…”

Section: Beschreibung Des Mechanischen Verhaltens Von Polymeren In Abunclassified

“…Verschiedene wissenschaftliche Arbeiten der letzten 20 Jahre ( [1][2][3][4]) und insbesondere die Arbeiten der Autoren ( [5][6][7][8]) beschäftigen sich mit der experimentellen und theoretischen Charakterisierung des Schubkopplungsverhaltens. Der Grad der Schubkopplung ist jedoch sowohl von der Temperatur als auch von der Lasteinwirkungsdauer abhängig, sodass momentan in Deutschland bei der Bemessung normativ auf den Ansatz der Schubkopplung verzichtet wird.…”

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Zur Normung thermomechanischer Untersuchungen an polymeren Verbundglaszwischenschichten

et al. 2019

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In den vergangenen Jahren wurden zahlreiche Erkenntnisse zur thermomechanischen Charakterisierung polymerer Zwischenschichten in laminiertem Verbundglas publiziert. Die Neufassung der prEN 16613 veranlasst eine kritische Auseinandersetzung mit den der normativen Regelung bedürfenden Punkten. Dieser Beitrag greift verschiedene methodische und versuchstechnische Aspekte zur thermomechanischen Charakterisierung polymerer Zwischenschichten von Verbundglas auf und konsolidiert die Erkenntnisse und Erfahrungen der Autoren in diesem Zusammenhang. Neben Vorschlägen zur Durchführung der Versuche sowie theoretischen Modellen zur Auswertung von Steifigkeits-Temperatur-Messdaten werden offene Punkte zu den nationalen und internationalen Bemessungsnormen aufgezeigt. On the standardisation of thermomechanical investigations on interlayer polymers for laminated glass. In recent years, numerous findings have been published on the thermomechanical characterization of polymer interlayers for laminated glass. The new version of prEN 16613 causes a critical examination of the points requiring normative regulation. This contribution picks up various methodical and experimental aspects of the thermomechanical characterisation of polymeric interlayers of laminated glass and consolidates the findings and experiences of the authors in this context. In addition to proposals for the conduction of the tests and theoretical models for evaluating stiffnesstemperature measurement data, open points on national and international design standards are highlighted. Schlagwörter: Verbundglas, thermomechanisches Materialverhalten, Zwischenschichtsteifigkeit, Zeit-Temperatur-Verschiebungsprinzip, experimentelle Zwischenschichtcharakterisierung, Normung

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“…Prony-Reihe (siehe Gleichung (2.1), normierte Form) beschrieben werden [3,8]. Prony-Reihe (siehe Gleichung (2.1), normierte Form) beschrieben werden [3,8].…”

Section: Beschreibung Des Mechanischen Verhaltens Von Polymeren In Abunclassified

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Zur Normung thermomechanischer Untersuchungen an polymeren Verbundglaszwischenschichten

et al. 2019

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“…In this respect, the fourth and fifth papers of this themed issue provide parameter identification methods for material models to predict the performance of visco-and hyperelastic materials (Kraus et al 2017) and calculation methods to determine the performance of structural silicone joints (Descamps et al 2017).…”

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Glass Structures & Engineering; themed issue: “Glass Performance”

et al. 2017

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Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen im Kontext der Forschung im Konstruktiven Glasbau

Kraus

2019

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Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) erfährt aufgrund zunehmender Datenerfassungs-und Verarbeitungsmöglichkeiten eine große Verbreitung. Ein gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Wandel wird von zahlreichen Unternehmensleitern, Politikern und Forschern vorhergesagt. Maschinelles Lernen (ML) ist eine Unterkategorie der KI, welche bereits heute weltweit in zahlreichen Anwendungen genutzt wird. In diesem Artikel wird der Hintergrund von KI und ML vorgestellt, wobei auf die spezifischen Besonderheiten bei der Anwendung des ML auf Probleme im Ingenieurkontext eingegangen wird. Ferner werden die Potenziale von ML einerseits für die Materialparameteridentifikation und Unsicherheitsquantifizierung von hyper-und viskoelastischen Konstitutivgesetzen von Polymeren des Konstruktiven Glasbaus gezeigt und andererseits die Anwendung von ML zur Auswertung und statistischen Vorhersage von Bruchmustern thermisch vorgespannter Gläser untersucht. Schließlich findet eine erste Bewertung der möglichen Anwendbarkeit von ML-Techniken auf Forschungsfragen im Konstruktiven Glasbau statt. Artificial Intelligence and Machine Learning in the Context of Research in Constructive GlassConstruction. The use of artificial intelligence (AI) is becoming increasingly widespread due to increasing data acquisition and processing possibilities. A social and economic change is predicted by numerous company managers, politicians and researchers. Machine Learning (ML) is a subcategory of AI, which is already used worldwide in numerous applications. In this article, the background of AI and ML will be presented, with emphasis is given to the specifics of the application of ML to engineering problems. Furthermore, the potentials of ML for the material parameter identification and uncertainty quantification of hyper-and viscoelastic constitutive laws of polymers of structural glass engineering are shown. Besides that, the application of ML for the evaluation and statistical prediction of fracture patterns of thermally pre-stressed glass is investigated. Finally, a first evaluation of the possible applicability of ML techniques to research questions in structural glass engineering is conducted.

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Parameter identification methods for visco- and hyperelastic material models

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Zur Normung thermomechanischer Untersuchungen an polymeren Verbundglaszwischenschichten

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Glass Structures & Engineering; themed issue: “Glass Performance”

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