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Stochastic Elasticity (eBook)

A Nondeterministic Approach to the Nonlinear Field Theory

(Autor)

eBook Download: PDF
2022 | 1st ed. 2022
XVII, 275 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-031-06692-4 (ISBN)

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Stochastic Elasticity - L. Angela Mihai
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Stochastic elasticity is a fast developing field that combines nonlinear elasticity and stochastic theories in order to significantly improve model predictions by accounting for uncertainties in the mechanical responses of materials. However, in contrast to the tremendous development of computational methods for large-scale problems, which have been proposed and implemented extensively in recent years, at the fundamental level, there is very little understanding of the uncertainties in the behaviour of elastic materials under large strains.

Based on the idea that every large-scale problem starts as a small-scale data problem, this book combines fundamental aspects of finite (large-strain) elasticity and probability theories, which are prerequisites for the quantification of uncertainties in the elastic responses of soft materials. 
The problems treated in this book are drawn from the analytical continuum mechanics literature and incorporate random variables as basic concepts along with mechanical stresses and strains. Such problems are interesting in their own right but they are also meant to inspire further thinking about how stochastic extensions can be formulated before they can be applied to more complex physical systems.

Erscheint lt. Verlag 1.9.2022
Reihe/Serie Interdisciplinary Applied Mathematics
Interdisciplinary Applied Mathematics
Zusatzinfo XVII, 275 p. 94 illus., 90 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Mathematik / Informatik Mathematik Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Naturwissenschaften Physik / Astronomie
Schlagworte applied probability • hyperelastic materials • Information Theory • large strain analysis • limit point instability • Liquid Crystal Elastomers • nonlinear elastic deformations • Propagation of Uncertainty • Stochastic Modeling • uncertainty quantification
ISBN-10 3-031-06692-8 / 3031066928
ISBN-13 978-3-031-06692-4 / 9783031066924
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