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Shock Formation in a Multidimensional Viscoelastic Diffusive System
We examine a model for non-Fickian "sorption overshoot" behavior in diffusive polymer-penetrant systems. The equations of motion proposed by Cohen and White [SIAM J. Appl. Math., 51 (1991), pp. 472â483] are solved for two-dimensional problems using matched asymptotic expansions. The phenomenon of shock formation predicted by the model is examined and contrasted with similar behavior in classical reaction-diffusion systems. Mass uptake curves produced by the model are examined and shown to compare favorably with experimental observations
Anomalous diffusion in polymers: long-time behaviour
We study the Dirichlet boundary value problem for viscoelastic diffusion in
polymers. We show that its weak solutions generate a dissipative semiflow. We
construct the minimal trajectory attractor and the global attractor for this
problem.Comment: 13 page
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Finite element approximation of a non-local problem in non-fickian polymer diffusion
This is the post-print version of the Article. Copyright @ 2011 Institute for Scientific Computing and InformationThe problem of non-local nonlinear non-Fickian polymer diffusion as modelled by a
diffusion equation with a nonlinearly coupled boundary value problem for a viscoelastic âpseudostressâ is considered (see, for example, DA Edwards in Z. angew. Math. Phys., 52, 2001, pp. 254â288). We present two numerical schemes using the implicit Euler method and also the Crank-Nicolson method. Each scheme uses a Galerkin finite element method for the spatial discretisation. Special attention is paid to linearising the discrete equations by extrapolating the value of the nonlinear terms from previous time steps. A priori error estimates are given, based on the usual assumptions that the exact solution possesses certain regularity properties, and numerical experiments are given to support these error estimates. We demonstrate by example that although both schemes converge at their optimal rates the Euler method may be more robust than the Crank-Nicolson method for problems of practical relevance
Computational modeling of material behavior on different scales based on continuum mechanics
Die Modellierung und Simulation von Materialverhalten ist seit Jahrzehnten wichtiger Bestandteil
ingenieurwissenschaftlicher Forschung. Sowohl innovative Ingenieurmaterialien
(wie z.B. Leichtbaustoffe) als auch klassische Werkstoffe (z.B. Metalle) verlangen bei
ihrer Entwicklung bzw. bei der Ermittlung ihrer mechanischen Eigenschaften ein stark
verzahntes Wissen des Ingenieurs. In dem multidisziplinÀren Forschungsfeld sind Materialwissenschaftler,
Ingenieure, Mathematiker und Physiker aktiv und profitieren von
interdisziplinÀren AnsÀtzen. -
Modellierung inelastischen Werkstoffverhaltens von
Metallen -
In vielen ingenieurwissenschaftlichen Anwendungen wie z.B. Umformprozessen spielt die
Deformation von metallischen Materialien eine wichtige Rolle. Metalle verhalten sich bis
zu einer kritischen Spannung linear-elastisch. Bei gröĂeren Deformationen sinkt die Steigung
der Spannungs-Dehnungskurve und schlieĂlich beginnt das Material sich plastisch
zu verfestigen.
Das Werkstoffverhalten ist abhÀngig von mehreren PhÀnomenen auf verschiedenen Skalen,
wie z.B. der Mikroebene. Ein gutes Beispiel hierfĂŒr sind polykristalline metallische Werkstoffe.
In deren Fall hat man festgestellt, dass die zugrunde liegende Mikrostruktur,
z.B. die Kornmikrostruktur, eine groĂe Rolle spielt. Relevante Aspekte hierbei sind die
AbhĂ€ngigkeit des Materialverhaltens von der KorngröĂe oder von der Interaktion zwischen
Versetzungen und Korngrenzen. Wenn das umzuformende MetallstĂŒck ungefĂ€hr
die gleiche GröĂe hat wie die Kristalle, aus denen es besteht, dann ist die Spannungs-
Dehnungskurve im plastischen Bereich stark von der KorngröĂe abhĂ€ngig. Dieses Verhalten
nennt man GröĂeneffekt.
Im Gegensatz zur herkömmlichen KristallplastizitÀt werden die genannten Aspekte von
den AnsÀtzen der erweiterten KristallplastizitÀt bzw. der GradientenkristallplastizitÀt
berĂŒcksichtigt. Bei der Anwendung solcher Modelle und deren Umsetzung in die numerische
Simulation ergeben sich mehrere Herausforderungen. Nicht zuletzt gehören
dazu die Analyse der entsprechenden gekoppelten Anfangs-Randwertprobleme und die
Entwicklung von effektiven numerischen Lösungsstrategien fĂŒr diese Probleme.
In den Kapiteln 2â6 werden erweiterte KristallplastizitĂ€tstheorien betrachtet. Dabei werden
groĂe Deformationen berĂŒcksichtigt, basierend auf nicht-linearer Kontinuumsmechanik.
Die resultierenden mathematischen Gleichungen sind hochgradig nicht-linear und miteinander
gekoppelt, so dass ein effizienter numerischer Algorithmus benötigt wird.
Modellierung und Simulation von Polareis in der Antarktis
InlandeisflĂ€chen und Gletscher spielen fĂŒr das Erdklima eine sehr wichtige Rolle. Rund
90% des irdischen Eises und damit 75% der weltweiten SĂŒĂwasserreserven sind in der
bis zu 4500m dicken Eisdecke der Antarktis enthalten. Das antarktische Inlandeis ist
die gröĂte einzelne Eismasse der Erde. Fast der gesamte Kontinent ist durch das ca. 12
Millionen km2 groĂe Eisschild der Antarktis bedeckt.
Eis in natĂŒrlichen Landeismassen, wie z.B. polaren EisflĂ€chen oder Gletschern, besteht aus
Milliarden individuellen hexagonalen Eiskristallen, so genannten âice Ihâ. Diese haben
typischerweise einen Durchmesser von wenigen Millimetern oder Zentimetern. Diese
GröĂenskala steht im Kontrast zu der GröĂe der Masse, die ĂŒblicherweise zwischen mehreren
HundertMetern bis zu Tausende von Kilometern rangiert. Es ist seit langem bekannt, dass
obwohl die Verteilung der kristallographischen Achsen an der OberflÀche von EisflÀchen
zufÀllig ist und das Materialverhalten somit dort als isotrop angesehen werden kann, sich
dieses Verhalten an tieferen Stellen verÀndert. In der Tiefe beginnen die Kristalle, sich
zu verschiedenen Typen von anisotropen Gebilden mit bevorzugten kristallographischen
Achsen zu entwickeln.
In Kapitel 7 wird ein Computermodell fĂŒr den anisotropen Eisfluss basierend auf den
Felddaten der EPICA (European Project for Ice Coring in Antarctica) Eisbohrungen
an der Kohnen Station vorgestellt. Die Kohnen Station ist die einzige deutsche polare
Forschungsstation in der Antarktis und liegt im Dronning Maud Land. Hauptziel des
EPICA an der Kohnen Station ist die Rekonstruktion des antarktischen Klimas in den
letzten hunderttausend Jahren mittels Tiefeisbohrungen. Aufgrund dieser Bohrungen
sind Daten ĂŒber die Anisotropie des Eises sowie ĂŒber den Eisfluss vorhanden.
Physikalisch gesehen ist Eis ein kristalliner Festkörper, d.h. natĂŒrliches terrestrisches Eis
setzt sich aus Milliarden Eiskristallen zusammen. An der OberflÀche von EisflÀchen bzw.
in kleinen Eismassen ist die Verteilung der kristallographischen Achsen zufÀllig. Das
makroskopische Materialverhalten von Eis kann in diesen FĂ€llen folglich vereinfachend
als isotrop angenommen werden. Bei dicken Eisschichten verÀndert sich dieses Verhalten
jedoch in der Tiefe, d.h. die Kristalle richten sich mit bevorzugter kristallographischer
Achse aus. Diese Anisotropie bewirkt unter Last eine im Vergleich zu isotropen
OberflĂ€cheneis eine bis zu zehnfach schnellere Deformation. Daher mĂŒssen fĂŒr dicke Eisschichten
anisotrope Materialgesetze formuliert werden.
Das zugrunde liegende Modell, das so genannte continuum-mechanical, anisotropic flow
model based on an anisotropic flow enhancement factor model (kurz: CAFFE-Modell),
erfĂŒllt alle grundlegenden Prinzipien der klassischen Kontinuumsmechanik und berĂŒcksichtigt
die Anisotropie des Eis. Die Gewebebildung wird mittels einer Massenbilanz, die mehrere
Rekristallisationseffekte beinhaltet, modelliert. Rekristallisation ist der Abbau von Kristallgitterfehlern
durch Neubildung des GefĂŒges. Die Polygonisierung, d.h. die Rekristallisation
durch Partikelrotation, ist eine stetige dynamische Rekristallisierung und wird im
CAFFE-Modell durch den Orientierungsfluss beschrieben. Letzterer wird als diffusiver
Prozess modelliert. Hierbei wird eine Verallgemeinerung des so genannten Fickschen
Diffusionsgesetz angesetzt.
-Modellierung von Lösungsdurchdringung in Polymeren:
case II Diffusion -
Klassische Diffusion (âcase I Diffusionâ) wird ĂŒblicherweise mit Hilfe des Fickschen Gesetzes
modelliert. Im Fall von glasigen Polymeren in Umgebung der Glasšubergangstemperatur
list dies jedoch nicht möglich. Wenn eine Lösung mit niedrigem Molekulargewicht in der
NĂ€he der GlasĂŒbergangstemperatur in ein sprödes Polymer diffundiert, durchlĂ€uft das
Polymer einen Phasenwechsel von Glas zu Gummi. Dieser Diffusionsvorgang wird nach
Alfrey et al. [11] als âcase II Diffusionâ bezeichnet. Im Gegensatz zur klassischen Diffusion
ist im Fall der case II Diffusion die Massenaufnahme der Lösung durch das Polymer
nicht proportional zur Wurzel aus der Zeit, sondern linear in der Zeit. ZusÀtzlich teilt
eine scharfe Front das Polymer in zwei Regionen. Vor der Front, wo das Polymer spröde
ist, ist die Konzentration der Lösung deutlich geringer als hinter der Front.
Ein typisches Beispielsystem ist Polymethylmethacrylat (PMMA) und Methanol. Die
Werkstoffmodellierung von Polymeren, in denen case II Diffusion stattfindet, ist insbesondere
in der pharmazeutischen und der Automobilindustrie von Interesse. In der Literatur
existieren viele verschiedene ModellansÀtze, die unterschiedliche charakteristische Merkmale
der case II Diffusion beschreiben können. Es existiert zur Zeit jedoch noch kein
Ansatz, der alle Eigenschaften abbilden kann. In Kapitel 8 werden bestehende Modelle
besprochen, miteinander verglichen, sowie Vor- und Nachteile aufgelistet.
- Modellierung von nicht-klassischer Diffusion in weiteren
biologischen und physikalischen VorgÀngen -
Neben der case II Diffusion in Polymeren existieren weitere biologische und physikalische
Prozesse, in denen nicht-klassische (d.h. nicht-Ficksche) Diffusion statt findet. Einige
dieser FĂ€lle werden in Kapitel 9 genauer betrachtet. Der Fokus liegt dabei auf der Untersuchung
von Wellen- und SchockausbreitungsphÀnomenen. Unter anderem wird ein
modifiziertes SIR Modell fĂŒr Epidemien betrachtet. Mit Hilfe dieses Modells kann die
Seuchenausbreitung und -ĂŒbertragung durch Individuen simuliert werden. Die Bevölkerungsgruppe
wird in diesem Zusammenhang in potentielle EmpfÀnger (S), Infizierte (I)
und Genesende (R) unterteilt. Die Verbreitung der Krankheit wird dabei mittels eines
nicht-klassischen Diffusionsgesetz modelliert