Directly to
 

Oliver Kunc

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Raum 3.136
Pfaffenwaldring 9
70569 Stuttgart

Tel.: +49 (0) 711 / 685 - 66534

OK2019small

Forschungsgebiet

Das Ziel meiner Forschung ist die effiziente Lösung des mechanischen Homogenisierungsproblems. Dies ist auf lange Sicht wichtig für Anwendungen, in denen Bauteile oder Strukturen auf der Mikroskala aus Stoffgemischen bestehen. Dazu zählen z.B. Faserverbundwerkstoffe, Schäume, poröse Materialien, Polymergemische, etc.

Die Homogenisierung besteht darin, das effektive Verhalten einer heterogenen Mikrostruktur zu bestimmen. Damit ist gemeint, die Funktion zu finden, welche die makroskopische Antwort (Spannung, Steifigkeit) der Mikrostruktur auf eine vorgegebene makroskopische Deformation beschreibt. Der praktische Nutzen einer effizienten, computergestüzten Homogenisierung besteht darin, dass physikalische Versuchsreihen vermieden oder zumindest reduziert werden können.

Hier und grundsätzlich in der EMMA-Arbeitsgruppe werden ganzheitliche Lösungsansätze verfolgt. Von der Modellierung bis zur Implementierung werden Potenziale zur Effizienzsteigerung identifiziert und ausgenutzt, z.B.

  • Dimensionsreduktion durch
    • Projektion
    • Ausnutzung von Invarianzen
  • Ersetzen von physikalischen Modellen durch datenbasierte Methoden
    • Neural Networks
    • Kernelinterpolation und -approximation
  • Effizientes Sampling hochdimensionaler Räume durch physikalisch motivierte Methoden
  • effiziente und stabile Elementformulierungen in der FEM, die mit nachfolgenden Reduktionsverfahren kompatibel sind

Publikationen

[1] Felix Fritzen and Oliver Kunc. Two-stage data-driven homogenization for nonlinear solids using a reduced order model. European Journal of Mechanics - A / Solids 69 (2018), DOI: 10.1016/j.euromechsol.2017.11.007, 201–220.
[2] Oliver Kunc and Felix Fritzen. Finite Strain Homogenization Using a Reduced Basis and Efficient Sampling. Mathematical and Computational Applications 24 (2019), DOI: 10.3390/mca24020056


Open Source Code

Reduced Basis Demonstrator Matlab/Octave
Minimum Energy Points on Hyperspheres Sd Matlab/Octave
Concentric Interpolation C++
siehe auch EMMA-Repository Matlab/Octave/C++


Präsentationen

2019 90th GAMM Annual Meeting
(Vienna) - KEYNOTE
Computational finite strain homogenization: reduced basis methods and beyond
2018 Euromech Colloquium 597
(Bad Herrenalb)
Efficient finite strain homogenization
2018 10th European Solid Mechanics Conference (Bologna) Two-scale data-assisted mechanical homogenization
2018 4th GAMM AG Data Workshop
(Lüneburg/Geesthacht)
Data-assisted surrogate modelling of nonlinear solids
2018 IUTAM Symposium MORCOS
(Stuttgart)
Efficient large strain homogenization: reduced bases and high-dimensional interpolation
2018 SimTech Seminar: Model Order Reduction (Stuttgart) Efficient large strain homogenization: reduced bases and high-dimensional interpolation
2018 2nd International SimTech Conference (Stuttgart) Efficient training data generation for reduced basis homogenization
2017 7th GACM Colloq. on Comput. Mechanics (Stuttgart) - Best Poster Award: First Prize Two-scale reduced basis homogenization under large deformations
2017 88th GAMM Annual Meeting
(Weimar)
Reduced basis homogenization for hyperelasticity
2016 Workshop on Order Reduction Methods
(Bad Herrenalb)
Neural network training using reduced basis approximation
2016 Workshop on Model Order Reduction and Machine Learning (Stuttgart) Neural network training using reduced basis approximation