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A dynamic XFEM formulation for crack identification (2016)
Zhang, Chao ; Wang, Cuixia ; Lahmer, Tom ; He, Pengfei ; Rabczuk, Timon
A dynamic XFEM formulation for crack identification
Multiple cracks identification for piezoelectric structures (2017)
Zhang, Chao ; Nanthakumar, S.S. ; Lahmer, Tom ; Rabczuk, Timon
Multiple cracks identification for piezoelectric structures
Distributed computing of failure probabilities for structures in civil engineering (2004)
Wellmann Jelic, Andres ; Baitsch, Matthias ; Hartmann, Dietrich
In this contribution the software design and implementation of an analysis server for the computation of failure probabilities in structural engineering is presented. The structures considered are described in terms of an equivalent Finite Element model, the stochastic properties, like e.g. the scatter of the material behavior or the incoming load, are represented using suitable random variables. Within the software framework, a Client-Server-Architecture has been implemented, employing the middleware CORBA for the communication between the distributed modules. The analysis server offers the possibility to compute failure probabilities for stochastically defined structures. Therefore, several different approximation (FORM, SORM) and simulation methods (Monte Carlo Simulation and Importance Sampling) have been implemented. This paper closes in showing several examples computed on the analysis server.
A unified framework for stochastic predictions of Young's modulus of clay/epoxy nanocomposites (PCNs) (2015)
Vu-Bac, N. ; Silani, Mohammad ; Lahmer, Tom ; Zhuang, Xiaoying ; Rabczuk, Timon
A unified framework for stochastic predictions of Young's modulus of clay/epoxy nanocomposites (PCNs)
Uncertainty quantification for multiscale modeling of polymer nanocomposites with correlated parameters (2015)
Vu-Bac, N. ; Rafiee, Roham ; Zhuang, Xiaoying ; Lahmer, Tom ; Rabczuk, Timon
Uncertainty quantification for multiscale modeling of polymer nanocomposites with correlated parameters
A software framework for probabilistic sensitivity analysis for computationally expensive models (2016)
Vu-Bac, N. ; Lahmer, Tom ; Zhuang, Xiaoying ; Nguyen-Thoi, T. ; Rabczuk, Timon
A software framework for probabilistic sensitivity analysis for computationally expensive models
Stochastic predictions of interfacial characteristic of polymeric nanocomposites (PNCs) (2014)
Vu-Bac, N. ; Lahmer, Tom ; Zhang, Yancheng ; Zhuang, Xiaoying ; Rabczuk, Timon
Stochastic predictions of interfacial characteristic of polymeric nanocomposites (PNCs)
Stochastic predictions of bulk properties of amorphous polyethylene based on molecular dynamics simulations (2014)
Vu-Bac, N. ; Lahmer, Tom ; Keitel, Holger ; Zhao, Jun-Hua ; Zhuang, Xiaoying ; Rabczuk, Timon
Stochastic predictions of bulk properties of amorphous polyethylene based on molecular dynamics simulations
Synthese und Analyse von gekoppelten Modellen im konstruktiven Ingenieurbau (2011)
Stein, Peter ; Lahmer, Tom ; Bock, Sebastian
Synthese und Analyse von gekoppelten Modellen im konstruktiven Ingenieurbau
Beitrag zur Stabilitätsuntersuchung von Strukturen mit räumlich korrelierten geometrischen Imperfektionen (1997)
Schorling, York
Für geometrisch imperfekte Strukturen wird die Versagenswahrscheinlichkeit bezüglich Stabilitätskriterien bestimmt. Eine probabilistische Beschreibung der geometrischen Imperfektionen erfolgt mit skalaren ortsdiskretisierten Zufallsfeldern. Die Stabilitätsberechnungen werden mit der Finite Elemente Methode durchgeführt. Ausgangspunkt der Berechnung ist eine systematische Formulierung probabilistisch gewichteter Imperfektionsformen durch eine Eigenwertzerlegung der Kovarianzmatrix. Wenn mit einer strukturmechanisch orientierten Sensitivitätsanalyse ein Unterraum zur näherungsweisen Beschreibung des probabilistischen Strukturverhaltens gefunden wird, kann die Versagenswahrscheinlichkeit numerisch sehr effizient durch ein Interaktionsmodell bestimmt werden. Es zeigte sich, daß dies genau dann möglich ist, wenn die Beulform merklich im Imperfektionsfeld enthalten ist. Die Imperfektionsform am Bemessungspunkt entspricht dann, unabhängig vom Lastniveau, gerade der Beulform. Wenn die Beulform im Imperfektionsfeld einen untergeordneten Beitrag liefert, erscheint eine Reduktion des stochastischen Problems auf wenige Zufallsvariablen dagegen nicht möglich.
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