Beiträge des ITM auf der GAMM-Tagung 2024

Die AG Festkörpermechanik war an zahlreichen Beiträgen beim 94. jährlichen Treffen der Gesellschaft für angewandte Mathematik und Mechanik (GAMM) beteiligt.

Die jährliche Tagung der Gesellschaft für angewandte Mathematik und Mechanik (GAMM) fand im Zeitraum 18.-22.03.2024 in Magdeburg statt. Die AG Festkörpermechanik hat dabei aktuelle Arbeiten vorgestellt.

Im Rahmen des Young Researcher Minisymposiums Model update and parameter identification wurde ein Beitrag zur Berücksichtigung von Unsicherheiten in schrittweisen Kalibrierungen von Materialmodellen mit experimentellen Daten vorgestellt. Die vorgestellten Ergebnisse wurden in Kooperation mit Prof. Ulrich Römer (TU Braunschweig) erarbeitet. Ein weiterer Vortrag zur Parameteridentifikation mit finiten Elementen und Vollfeld-Daten wurde als 40-minütige Keynote von Prof. Stefan Hartmann gehalten, wobei die Ergebnisse ebenfalls in Kooperation mit Prof. Ulrich Römer und Prof. Henning Wessels (beide TU Braunschweig) entstanden sind.

Weitere Beiträge in regulären Sessions behandelten analytische Berechnungen für Wickel-Prozesse zur Herstellung faserverstärkter Polymerwerkstoffe und die Homogenisierung von repräsentativen Volumenelementen mit sogenannten tiefen Operatornetzwerken im Bereich des maschinellen Lernens in Kooperation mit der AG Machine Learned Models for Engineers (Prof. Andreas Rausch, Institute for Software and Systems Engineering).

J.-A. Tröger, U. Römer, S. Hartmann: Uncertainty quantification for two-step model calibration using least-squares and Bayesian inference

S. Hartmann, U. Römer, H. Wessels, J.-A. Tröger: Remarks on parameter identification using finite elements and full-field data

H. Eivazi, M. Alikhani, J.-A. Tröger, S. Wittek, S. Hartmann, A. Rausch: FE-DeepONet: A hybrid solver based on physics-informed deep operator networks for multiscale simulations

C. Steinweller, S. Hartmann: Analytical considerations of the load-deflection behavior in fibers during a filament winding process

 

Exemplarische Zielfunktion bei der Kalibrierung von Materialmodellen