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Forschungsportal der TU Dresden

Johannes Gerritzen Dipl.-Ing.
Person

Zugehörigkeiten

Institut für Leichtbau und Kunststofftechnik (ILK)
- Wissenschaftliches Personal
- johannes.gerritzen@tu-dresden.de

Identifizierungsnummern

ORCID	0000-0002-0169-8602
Scopus Autor ID	57216956055

Veröffentlichungen
Aktivitäten
Forschungsdaten

Developing a numerical modelling strategy for metallic pin pressing processes in fibre reinforced thermoplastics to investigate fibre rearrangement mechanisms during joining

Gröger, B., Gerritzen, J., Hornig, A. & Gude, M., Dez. 2024, in: Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part L: Journal of Materials: Design and Applications. 238, 12, S. 2286-2298 13 S.

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung

Graph based process models as basis for efficient data driven surrogates - Expediting the material development process

Gerritzen, J., Hornig, A. & Gude, M., 16 Nov. 2024, Open Engineering Inc., 16 S. ( engrXiv : engineering archive).

Publikation: Vorabdruck/Dokumentation/Bericht › Vorabdruck (Preprint)

A methodology for direct parameter identification for experimental results using machine learning — Real world application to the highly non-linear deformation behavior of FRP

Gerritzen, J., Hornig, A., Winkler, P. & Gude, M., Sept. 2024, in: Computational Materials Science. 244 (2024), 10 S., 113274.

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung

Direct parameter identification for highly nonlinear strain rate dependent constitutive models using machine learning

Gerritzen, J., Hornig, A., Winkler, P. & Gude, M., 2 Juli 2024, ECCM21 - Proceedings of the 21st European Conference on Composite Materials: Volume 3 - Material and Structural Behavior – Simulation & Testing. European Society for Composite Materials (ESCM), Band 3. S. 1252-1259 8 S.

Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten › Beitrag in Konferenzband › Beigetragen › Begutachtung

Modelling delamination in fibre-reinforced composites subjected to through-thickness compression by an adapted cohesive law

Kuhtz, M., Gerritzen, J., Wiegand, J., Hornig, A. & Gude, M., Okt. 2023, 14th European LS-DYNA Users Conference. Baden-Baden: DYNAmore GmbH, 9 S.

Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten › Beitrag in Konferenzband › Beigetragen

Alle Veröffentlichungen ansehen (18)

Indian Institute of Technology Madras (IITM)

Gerritzen, J. (Gast)

9 Nov. 2024 → 12 Nov. 2024

Aktivität: Aufenthalte an externen Einrichtungen › Forschungsaufenthalt

Indian Institute of Technology Delhi (IITD)

Gerritzen, J. (Gast)

27 Okt. 2024 → 9 Nov. 2024

Aktivität: Aufenthalte an externen Einrichtungen › Forschungsaufenthalt

University of Patras

Gerritzen, J. (Gast)

14 Juli 2024 → 4 Aug. 2024

Aktivität: Aufenthalte an externen Einrichtungen › Forschungsaufenthalt

Deep Learning verringert den Aufwand bei der Bestimmung von Materialkennwerten in Faser-Kunststoff-Verbunden

Gerritzen, J. (Redner:in), Hornig, A. (Beteiligte Person), Winkler, P. (Beteiligte Person), Gude, M. (Beteiligte Person)

16 Mai 2024

Aktivität: Vortrag oder Präsentation an externen Einrichtungen/Veranstaltungen › Vortrag › Beigetragen

Aktuelle KI-Forschungsschwerpunkte im Dresdner Leichtbau

Gerritzen, J. (Redner:in), Haider, D. R. (Beteiligte Person), Hornig, A. (Beteiligte Person), Gude, M. (Beteiligte Person)

1 Juni 2023

Aktivität: Vortrag oder Präsentation an externen Einrichtungen/Veranstaltungen › Vortrag › Beigetragen

Alle Aktivitäten ansehen (7)

LS-DYNA-umat TTC cohesive

Gerritzen, J. (Urheber:in) & Kuhtz, M. (Urheber:in), GitLab, 23 Aug. 2023

https://gitlab.hrz.tu-chemnitz.de/s7768198--tu-dresden.de/ls-dyna-umat-ttc-cohesive

Forschungsdaten: Software

Manufacturing of hybrid overmoulded FRP components: Impact of process and environmental parameters on the mechanical properties

von Unold, M. (Urheber:in), Haider, D. R. (Urheber:in), Gerritzen, J. (Urheber:in), Hornig, A. (Urheber:in) & Gude, M. (Urheber:in), Zenodo, 31 Juli 2019

DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.6607440

Forschungsdaten: Datensatz › Messreihen

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