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Data‐based prediction of the viscoelastic behavior of short fiber reinforced composites

Marr, Julian ; Zartmann, Lukas ; Reinel-Bitzer, Doris ; Andrä, Heiko ; Müller, Ralf (2023)
Data‐based prediction of the viscoelastic behavior of short fiber reinforced composites.
In: PAMM - Proceedings in Applied Mathematics & Mechanics, 2023, 22 (1)
doi: 10.26083/tuprints-00023733
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion

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Kurzbeschreibung (Abstract)

The viscoelastic behavior of short fiber reinforced polymers (SFRPs) partly depends on different microstructural parameters such as the local fiber orientation distribution. To account for this by simulation on component level, two‐scale methods couple simulations on the micro‐ and macroscale, which involve considerable computational costs. To circumvent this problem, the generation of a viscoelastic surrogate model is presented here. For that purpose, an adaptive sampling technique is investigated and data are obtained by creep simulations of representative volume elements (RVEs) using a fast Fourier transform (FFT) based homogenization method. Numerical tests confirm the high accuracy of the surrogate model. The possibility of using that model for efficient material optimization is shown.

Typ des Eintrags: Artikel
Erschienen: 2023
Autor(en): Marr, Julian ; Zartmann, Lukas ; Reinel-Bitzer, Doris ; Andrä, Heiko ; Müller, Ralf
Art des Eintrags: Zweitveröffentlichung
Titel: Data‐based prediction of the viscoelastic behavior of short fiber reinforced composites
Sprache: Englisch
Publikationsjahr: 2023
Ort: Darmstadt
Publikationsdatum der Erstveröffentlichung: 2023
Verlag: Wiley-VCH
Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: PAMM - Proceedings in Applied Mathematics & Mechanics
Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: 22
(Heft-)Nummer: 1
Kollation: 6 Seiten
DOI: 10.26083/tuprints-00023733
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/23733
Zugehörige Links:
Herkunft: Zweitveröffentlichung DeepGreen
Kurzbeschreibung (Abstract):

The viscoelastic behavior of short fiber reinforced polymers (SFRPs) partly depends on different microstructural parameters such as the local fiber orientation distribution. To account for this by simulation on component level, two‐scale methods couple simulations on the micro‐ and macroscale, which involve considerable computational costs. To circumvent this problem, the generation of a viscoelastic surrogate model is presented here. For that purpose, an adaptive sampling technique is investigated and data are obtained by creep simulations of representative volume elements (RVEs) using a fast Fourier transform (FFT) based homogenization method. Numerical tests confirm the high accuracy of the surrogate model. The possibility of using that model for efficient material optimization is shown.

Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-237332
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften
13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften > Fachgebiete der Mechanik
13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften > Fachgebiete der Mechanik > Fachgebiet Kontinuumsmechanik
Hinterlegungsdatum: 28 Apr 2023 12:51
Letzte Änderung: 02 Mai 2023 06:19
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