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Defect Characterization in Carbon Fiber Reinforced Polymer via Derivative-based Optimization

  • In recent years carbon über polymers have become a popular light-weight substitute for high-weight materials such as steel. One advantage of carbon fiber polymers is the high strength-to-weight ratio, thus some popular application areas are weight sensitive such as aeronautics or automobiles. As these application areas are especially sensitive to material failure it is of significant interest to characterize material defects which may arise. In this talk we will propose a method to characterize material defects in carbon fiber reinforced polymers using gradient-based optimization methods. The procedure is based on the solution of an inverse problem where simulation data and experimental data is fitted. Here, gradients of the simulation will be supplied by an Algorithmic Differentiation (AD) tool which greatly enhances the quality of the solution. Numerical examples will be provided.

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Autor*innen:B. Jurgelucks
Koautor*innen:Jannis Bulling, Jens Prager, A. Walther
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2021
Organisationseinheit der BAM:8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.4 Akustische und elektromagnetische Verfahren
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Freie Schlagwörter:Algorithmic Differentiation; Inverse Method; Scaled Boundary Finite Element Method
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Chemie und Prozesstechnik
Veranstaltung:GAMM 2020@21
Veranstaltungsort:Online meeting
Beginndatum der Veranstaltung:15.03.2021
Enddatum der Veranstaltung:19.03.2021
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:30.06.2021
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag:Nein
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