Inverzna identifikacija parametrov konstitutivnih modelov trdnin na podlagi nehomogenega polja deformacij

Maček, Andraž (author), Halilovič, Miroslav (mentor)

Za zagotovitev točnega izračuna mehanskega odziva izdelka je treba v izračunu upoštevati čim bolj realen odziv materiala, ki ga popišemo s konstitutivnim modelom. Za določitev parametrov modela se v zadnjem času uporablja metode inverzne identifikacije na podlagi nehomogenih polj deformacij. V delu obravnavamo dve področji obravnavane tematike, pri čemer smo z upoštevanjem merilne negotovosti uspešno napovedali intervale zaupanja identificiranih parametrov in z analizo občutljivosti odziva preizkušanca na posamezne parametre razvili primernejši eksperiment in postopek identifikacije.

• Language: Slovenian
• Keywords: inverzna identifikacija, konstitutivni modeli, snovni parametri, korelacija digitalnih slik, polja deformacij, metoda končnih elementov, optimizacija
• Work type: Doctoral dissertation
• Typology: 2.08 - Doctoral Dissertation
• Organization: FS - Faculty of Mechanical Engineering
• Place of publishing: Ljubljana
• Publisher: [A. Maček]
• Year: 2021
• Number of pages: XXVIII, [135] str.
• PID: 20.500.12556/RUL-132106
• UDC: 004.942:519.876.5(043.3)
• COBISS.SI-ID: 80285955
• Publication date in RUL: 13.10.2021

MAČEK, Andraž, 2021, Inverzna identifikacija parametrov konstitutivnih modelov trdnin na podlagi  nehomogenega polja deformacij [online]. Doctoral dissertation. Ljubljana : A. Maček. [Accessed 2 April 2025]. Retrieved from: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=eng&id=132106

Secondary language

• Language: English
• Title: Inverse identification of constitutive model parameters based on inhomogeneous strain field

Abstract

To ensure an accurate calculation of the mechanical response of products it is necessary to employ a constitutive model which simulates the material response as realistic as possible. The constitutive model parameters are nowadays determined using inverse identification methods considering heterogeneous strain fields. The thesis investigates two areas of the presented topic where we have successfully determined the confidence intervals of the identified parameters considering measurement uncertainty and developed a better-suited specimen and identification procedure using sensitivity analysis of the specimen response.

• Keywords: Inverse identification, Constitutive model, Material parameters, Digital image correlation, Strain field, Finite element method, Optimization