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Homogenized data magneto-active polymers
Metadaten
| Weitere mitwirkende Personen, Institutionen oder Unternehmen | Kalina, Karl - NEFM (orcid: 0000-0001-6170-4069) - ProjectLeader | |
| Weitere mitwirkende Personen, Institutionen oder Unternehmen | Gebhart, Philipp - TU Dresden - Researcher | |
| Weitere mitwirkende Personen, Institutionen oder Unternehmen | Brummund, Jörg - TU Dresden - Researcher | |
| Weitere mitwirkende Personen, Institutionen oder Unternehmen | Linden, Lennart - TU Dresden - Researcher | |
| Weitere mitwirkende Personen, Institutionen oder Unternehmen | Sun, WaiChing - Columbia University - Researcher | |
| Weitere mitwirkende Personen, Institutionen oder Unternehmen | Kästner, Markus - TU Dresden - Researcher | |
| Für den Inhalt der Forschungsdaten verantwortliche Person(en) | Kalina, Karl Alexander | |
| Für den Inhalt der Forschungsdaten verantwortliche Person(en) | Gebhart, Philipp - TU Dresden | |
| Für den Inhalt der Forschungsdaten verantwortliche Person(en) | Brummund, Jörg - TU Dresden | |
| Für den Inhalt der Forschungsdaten verantwortliche Person(en) | Linden, Lennart - TU Dresden | |
| Für den Inhalt der Forschungsdaten verantwortliche Person(en) | Sun, WaiChing - Columbia University | |
| Für den Inhalt der Forschungsdaten verantwortliche Person(en) | Kästner, Markus - TU Dresden | |
| Kurzbeschreibung | Herein, homogenized datasets for magneto-active polymers (MAPs) with stochastic particle distribution and reversible magneto-elastic behavior are provided. The data have been generated by using an in-house finite element code based on Matlab. For the calculation of the effective tensor values, 2D statistical volume elements (SVEs) have been used. The data can be applied to calibrate macroscopic surrogate models. | |
| Weitere Schlagwörter | magneto-active polymers | |
| Weitere Schlagwörter | homogenization | |
| Weitere Schlagwörter | statistical volume elements | |
| Sprache | eng | |
| Entstehungsjahr oder Entstehungszeitraum | 2023 | |
| Veröffentlichungsjahr | 2023 | |
| Herausgeber | Technische Universität Dresden | |
| Referenzen auf ergänzende Materialien | IsPartOf: 123456789/5996 (Handle) | |
| Referenzen auf ergänzende Materialien | Cites: https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.16311 (arXiv) | |
| Inhalt der Forschungsdaten | Dataset: Homogenized data for magento-active polymers (MAPs). Two types of MAPs are considered: (1) compressible MAPs (comp) and (2) quasi-incompressible MAPs (inc). For both, purely elastic and coupled magneto-mechanical load cases are included in the data. The datasets (stored as pickle files) can be read in with the script read_data.py. The output are the effective tensor quantities arranged as tensorflow constants in lists, e.g. deformation gradient, magnetic induction, total stress, etc. One list entry corresponds to one load case. | |
| Inhaber der Nutzungsrechte | Technische Universität Dresden | |
| Nutzungsrechte des Datensatzes | CC-BY-NC-4.0 | |
| Angabe der Fachgebiete | Engineering | de |
| Titel des Datensatzes | Homogenized data magneto-active polymers |
Dateien zu dieser Ressource
Die Datenpakete erscheinen in:
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Data: Neural network-based multiscale modeling of finite strain magneto-elasticity with relaxed convexity criteria [1]
This collection provides homogenized datasets for magneto-active polymers (MAPs) with stochastic particle distribution and reversible magneto-elastic behavior. The data have been generated by using an in-house finite element code based on Matlab.