Constitutive-model-free data-driven computational mechanics / Nejlevnější knihy
Constitutive-model-free data-driven computational mechanics

Kód: 38690242

Constitutive-model-free data-driven computational mechanics

Autor Robert Eggersmann

For many years, researchers have been developing great improvements to the finite element method. Here, a central challenge is to formulate material models. To circumvent the complexity of material modeling, a paradigm shift to da ... celý popis

1179

Dostupnost:

50 % šanceMáme informaci, že by titul mohl být dostupný. Na základě vaší objednávky se ho pokusíme do 6 týdnů zajistit.
Prohledáme celý svět

Informovat o naskladnění

Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Dárkový poukaz: Radost zaručena

Objednat dárkový poukazVíce informací

Informovat o naskladnění knihy

Informovat o naskladnění knihy


Souhlas - Souhlasím se zasíláním obchodních sdělení a zpracováním osobních údajů k obchodním sdělením.

Zašleme vám zprávu jakmile knihu naskladníme

Zadejte do formuláře e-mailovou adresu a jakmile knihu naskladníme, zašleme vám o tom zprávu. Pohlídáme vše za vás.

Více informací o knize Constitutive-model-free data-driven computational mechanics

Nákupem získáte 118 bodů

Anotace knihy

For many years, researchers have been developing great improvements to the finite element method. Here, a central challenge is to formulate material models. To circumvent the complexity of material modeling, a paradigm shift to data-driven computing has taken place. This dissertation represents a merger of three published works of the author and his coauthors concentrating on the data-driven computing paradigm in mechanics initially introduced by Kirchdoerfer and Oritz in 2016. Here, the ansatz is to treat the fundamental laws in mechanics, i.e., the equilibrium of forces and compatibility, as boundary conditions of a minimization problem. The material data is used directly in the computation without replacing it by any model simplification. This procedure makes it unnecessary to fit model parameters and bypasses uncertainties that come along with the material modeling step.The current thesis begins with an introduction, including a literature overview and a detailed description of research-relevant questions. The first article extends the data-driven formulation to inelasticity. This fundamental extension enables computations with history-dependent or path-dependent materials and, therefore, represents a generalization to the data-driven paradigm. The second article deals with an extension to the data-driven computing paradigm for sparse data set. The article states the possible incorporation of locally-linear tangent spaces into the solver using the tensor voting method. The final article addresses the efficiency of the data-driven solver. Therefore, various data structures are compared and adopted to the nearest neighbor problem in data-driven computing. It is shown that approximate nearest neighbor algorithms can accelerate the method considerably.

Parametry knihy

Zařazení knihy Knihy v angličtině Technology, engineering, agriculture Mechanical engineering & materials Materials science

1179

Oblíbené z jiného soudku



Osobní odběr Praha, Brno a 46752 dalších

Copyright ©2008-26 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Balikovně a PPL
boxech
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: