Modellbasierte Bestimmung nichtlinearer Eigenschaften von Piezokeramiken für Leistungsschallanwendungen
DFG Projektnummer:
444955436, FOR 5208
Kurzfassung:
Ultraschallsensoren und -aktoren finden heute vielfältige Anwendungen in Wissenschaft und Technik. Auch beim Design und bei der Optimierung dieser Komponenten setzt man zunehmend auf den Einsatz von Computertechnik. Als eines der größten Probleme erweist sich dabei die ungenügende Kenntnis der akustischen bzw. elektromechanischen Materialeigenschaften der piezoelektrischen Werkstoffe bzw. der gefertigten piezoelektrischen Bauelemente. Nach gegenwärtigem Stand der Technik werden diese Materialeigenschaften für eine Werkstoffprobe anhand mehrerer, unterschiedlich prozessierter Materialproben bestimmt, was zur Folge hat, dass der Materialparametersatz inkonsistent ist.
Insbesondere gilt dies für die Charakterisierung von piezokeramischen Werkstoffen im höheren Leistungsbereich, zum Beispiel bei Leistungsschallanwendungen, bei denen die nichtlinearen Eigenschaften der Werkstoffe beim Designprozess mit berücksichtigt werden müssen. Auch die dissipativen Eigenschaften piezoelektrischer Materialien (infolge Dämpfung) sind in die Betrachtungen miteinzubeziehen.
Für dieses Forschungsvorhaben ergeben sich folgende wesentliche Zielstellungen: Es sind Messverfahren und Messsysteme zur ganzheitlichen Charakterisierung des thermopiezoelektrischen Materialverhaltens piezokeramischer Werkstoffe zu entwickeln. Komplettiert durch angepasste, strukturausnutzende Optimierungsmethoden soll die Bestimmung vollständiger und konsistenter Materialparametersätze erfolgen. Messverfahren und Messsystem sollen dabei die messtechnische Bestimmung der Materialparameter an einer einzelnen Piezokeramik-Probe applikationstypischer Geometrie gewährleisten.
Hierzu ist es wichtig, geeignete Materialmodelle zu entwickeln, die insbesondere die nichtlinearen Materialeigenschaften mathematisch hinreichend gut beschreiben. Darüber hinaus müssen diese Materialmodelle (hinsichtlich der nichtlinearen Materialeigenschaften) geeignet sein, um in eine im Rahmen dieses Vorhabens zu entwickelnde Simulationsumgebung auf Basis der transienten Discontinuous-Galerkin-Methode effizient implementiert werden zu können.
Abgrenzend sei darauf hingewiesen, dass die Charakterisierung nicht auf einer atomistischen, mikroskaligen Ebene erfolgen soll, sondern auf eine makroskopisch orientierte, kontinuumsphysikalische Beschreibung des Verhaltens piezoelektrischer Keramiken zielt.
Da in Zukunft ein Verbot zum Einsatz bleihaltiger Piezokeramiken zu erwarten ist, wird die Bereitstellung einer neuen ganzheitlichen Charakterisierungsmethodik für piezokeramische Werkstoffe und die Schaffung einer performanten Simulationsumgebung die Substitution durch bleifreie piezoelektrische Materialien unterstützen, wovon insbesondere kleinere und mittlere Unternehmen profitieren werden. Darüber hinaus ist zu erwarten, dass diese Charakterisierungsmethodik indirekt auch die Entwicklung neuer hocheffizienter piezoelektrischer Materialien als auch die Verbesserung der Herstellungsprozesse positiv beeinflussen wird.
Kooperationspartner:
Prof. Dr. rer. nat. Jens Förstner (Theoretische Elektrotechnik, Universität Paderborn)
Dr.-Ing. Tobias Hemsel (Lehrstuhl für Dynamik und Mechatronik, Universität Paderborn)
Dr. rer. nat. Benjamin Henry Jurgelucks (Mathematische Optimierung, Humboldt-Universität zu Berlin)
Prof. Dr. rer. nat. Andrea Walther (Mathematische Optimierung, Humboldt-Universität zu Berlin)
Prof. Dr. rer. nat. Michael Winkler (Arbeitsgruppe Partielle Differentialgleichungen, Universität Paderborn)
Projektlaufzeit:
2022 bis 2026
Ansprechpartner
Projektbezogene Publikationen
A DC bias approach to the characterisation of non-linear material parameters of piezoelectric ceramics
D. Dreiling, N. Feldmann, B. Henning, in: AMA Service GmbH, 2019.
Arbitrary sensitivity for inverse problems in piezoelectricity
B. Jurgelucks, V. Schulze, N. Feldmann, L. Claes, Arbitrary Sensitivity for Inverse Problems in Piezoelectricity, GAMM Annual Meeting, Wien, 2019.
Inverse piezoelectric material parameter characterization using a single disc-shaped specimen
N. Feldmann, V. Schulze, L. Claes, B. Jurgelucks, A. Walther, B. Henning, Tm - Technisches Messen (2020) 50–55.
Optimal experiment design with respect to electrode configurations for a piezoelectric problem
V. Schulze, S. Schmidt, B. Jurgelucks, N. Feldmann, L. Claes, Optimal Experiment Design with Respect to Electrode Configurations for a Piezoelectric Problem, GAMM Annual Meeting, Kassel, 2021.
Modelling damping in piezoceramics: A comparative study
N. Feldmann, V. Schulze, L. Claes, B. Jurgelucks, L. Meihost, A. Walther, B. Henning, Tm - Technisches Messen 88 (2021) 294–302.
Optimised Multi-Electrode Topology for Piezoelectric Material Characterisation
L. Claes, N. Feldmann, B. Jurgelucks, V. Schulze, S. Schmidt, A. Walther, B. Henning, in: 2021, pp. 237–238.
Piezoelectric BC Modeling for Electrode Shapes with OED
V. Schulze, S. Schmidt, B. Jurgelucks, N. Feldmann, L. Claes, Piezoelectric BC Modeling for Electrode Shapes with OED, GAMM Juniors’ Summer School 2021, Graz, 2021.
Ein modellbasiertes Messverfahren zur Charakterisierung von Piezokeramiken unter Verwendung eines einzelnen scheibenförmigen Probekörpers
N. Feldmann, Ein modellbasiertes Messverfahren zur Charakterisierung von Piezokeramiken unter Verwendung eines einzelnen scheibenförmigen Probekörpers, Universität Paderborn, 2021.
Identification of piezoelectric material parameters using optimised multi-electrode specimens
L. Claes, N. Feldmann, V. Schulze, B. Jurgelucks, A. Walther, B. Henning, in: Fortschritte Der Akustik - DAGA 2022, 2022, pp. 1326–1329.
Estimation of piezoelectric material parameters of ring-shaped specimens
O. Friesen, L. Claes, N. Feldmann, B. Henning, Estimation of Piezoelectric Material Parameters of Ring-Shaped Specimens, International Workshop on Piezoelectric Materials and Applications in Actuators (IWPMA), 2022.
Influence of Temperature and Pre-Stress on the Piezoelectric Material Behavior of Ring-Shaped Ceramics
C. Scheidemann, T. Hemsel, O. Friesen, L. Claes, W. Sextro, in: 2023.
Influence of Temperature and Pre-Stress on the Piezoelectric Material Behavior of Ring-Shaped Ceramics
C. Scheidemann, T. Hemsel, O. Friesen, L. Claes, W. Sextro, in: 2023.
Inverse procedure for measuring piezoelectric material parameters using a single multi-electrode sample
L. Claes, N. Feldmann, V. Schulze, L. Meihost, H. Kuhlmann, B. Jurgelucks, A. Walther, B. Henning, Journal of Sensors and Sensor Systems 12 (2023) 163–173.
Inverse procedure for the identification of piezoelectric material parameters supported by dense neural networks
L. Claes, L. Meihost, B. Jurgelucks, Inverse Procedure for the Identification of Piezoelectric Material Parameters Supported by Dense Neural Networks, GAMM Annual Meeting, Dresden, 2023.
Parameter Identification of Piezoelectrics improved by Neural Networks
B. Jurgelucks, Parameter Identification of Piezoelectrics Improved by Neural Networks, GAMM Annual Meeting, Dresden, 2023.
Parameter identification in piezoelectricity based on all-at-once and reduced regularization
R. Kuess, Parameter Identification in Piezoelectricity Based on All-at-Once and Reduced Regularization, GAMM Annual Meeting, Dresden, 2023.
Untersuchung piezoelektrischer Materialeigenschaften unter hydrostatischer Last
O. Friesen, M.A. Pasha, M. Schwengelbeck, L. Claes, E. Baumhögger, B. Henning, in: Fortschritte der Akustik - DAGA 2024, 2024, pp. 1117–1120.
Inverses Verfahren zur Identifikation piezoelektrischer Materialparameter unterstützt durch neuronale Netze
K. Koch, L. Claes, B. Jurgelucks, L. Meihost, B. Henning, in: D. Gesellschaft für Akustik e.V. (Ed.), Fortschritte der Akustik - DAGA 2024, 2024, pp. 1113–1116.
Randomised material parameter piezoelectric impedance dataset with structured electrodes
K. Koch, L. Claes, Randomised Material Parameter Piezoelectric Impedance Dataset with Structured Electrodes, zenodo, 2024.
Machine learning in inverse measurement problems: An application to piezoelectric material characterisation
L. Claes, K. Koch, O. Friesen, L. Meihost, Machine Learning in Inverse Measurement Problems: An Application to Piezoelectric Material Characterisation, International Workshop on Piezoelectric Materials and Applications (IWPMA), 2024.
Randomised material parameter impedance dataset of piezoelectric rings
K. Koch, O. Friesen, L. Claes, Randomised Material Parameter Impedance Dataset of Piezoelectric Rings, Zenodo, 2024.
Estimation of temperature-dependent piezoelectric material parameters using ring-shaped specimens
O. Friesen, L. Claes, C. Scheidemann, N. Feldmann, T. Hemsel, B. Henning, in: 2023 International Congress on Ultrasonics, Beijing, China, IOP Publishing, 2024, p. 012125.
Neuronale Netze zur Startwertschätzung bei der Identifikation piezoelektrischer Materialparameter
K. Koch, L. Claes, B. Jurgelucks, L. Meihost, Tm - Technisches Messen (2024).
A model for heat generation by acoustic waves in piezoelectric materials: Global large-data solutions
L. Claes, J. Lankeit, M. Winkler, A Model for Heat Generation by Acoustic Waves in Piezoelectric Materials: Global Large-Data Solutions, Cornell University, 2024.
L∞ blow-up in the Jordan-Moore-Gibson-Thompson equation
V. Nikolić, M. Winkler, Nonlinear Analysis 247 (2024).
Estimation of piezoelectric material parameters of ring-shaped specimens
O. Friesen, L. Claes, N. Feldmann, B. Henning, Tm - Technisches Messen (2024).
Rough Data in an Evolution System Generalizing 1D Thermoviscoelasticity with Temperature-Dependent Parameters
M. Winkler, Applied Mathematics & Optimization 91 (2025).
Estimation of piezoelectric material parameters under varying electric field conditions
O. Friesen, L. Meihost, K. Koch, L. Claes, B. Henning, in: 2025.
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