Parameter identification of structural dynamic models by inverse statistical analysis

Auf dem Gebiet der Strukturdynamik sind computergestützte Modellvalidierungstechniken inzwischen weit verbreitet. Dabei werden experimentelle Modaldaten, um ein numerisches Modell für weitere Analysen zu korrigieren. Gleichwohl repräsentiert das validierte Modell nur das dynamische Verhalten der getesteten Struktur. In der Realität gibt es wiederum viele Faktoren, die zwangsläufig zu variierenden Ergebnissen von Modaltests führen werden: Sich verändernde Umgebungsbedingungen während eines Tests, leicht unterschiedliche Testaufbauten, ein Test an einer nominell gleichen aber anderen Struktur (z.B. aus der Serienfertigung), etc. Damit eine stochastische Simulation durchgeführt werden kann, muss eine Reihe von Annahmen für die verwendeten Zufallsvariablengetroffen werden. Folglich bedarf es einer inversen Methode, die es ermöglicht ein stochastisches Modell aus experimentellen Modaldaten zu identifizieren. Die Arbeit beschreibt die Entwicklung eines parameter-basierten Ansatzes, um stochastische Simulationsmodelle auf dem Gebiet der Strukturdynamik zu identifizieren. Die entwickelte Methode beruht auf Sensitivitäten erster Ordnung, mit denen Parametermittelwerte und Kovarianzen des numerischen Modells aus stochastischen experimentellen Modaldaten bestimmt werden können.

Theoretical study of the structural dependence of nuclear quadrupole frequencies in high-T_c superconductors

The remarkable difference between the nuclear quadrupole frequencies v_Q of Cu(1) and Cu(2) in YBa_2Cu_3O_6 and YBa_2Cu_3O_7 is analyzed. We calculate the ionic contribution to the electric field gradients and estimate, by using experimental results for Cu_2O and La_2CuO_4, the contribution of the d valence electrons. Thus, we determine v_Q1, v_Q2, and the asymmetry parameter η for YBa_2Cu_3O_6 and YBa_2Cu_3O_7. The number of holes in dthe Cu-O planes and chains is found to be important for the different behavior of v_Q1 and v_Q2.