Modellbasierte Bestimmung nichtlinearer Eigenschaften von Piezokeramiken für Leistungsschallanwendungen
Überblick
Detailinformationen
Publikationen
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
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K. Koch, O. Friesen, L. Claes, Randomised Material Parameter Impedance Dataset of Piezoelectric Rings, Zenodo, 2024.