{"id":{"repo_id":"tu-berlin","oai_identifier":"oai:depositonce.tu-berlin.de:11303/26261"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/tu-berlin/oai:depositonce.tu-berlin.de:11303/26261","repository":{"repo_id":"tu-berlin","name":"Technische Universität Berlin","base_url":"https://api-depositonce.tu-berlin.de/server/oai/request"},"display":{"title":"Entwurf und Regelung von multistabilen dielektrischen Elastomerwandler-Systemen auf Basis hybrider Modellierung","abstract":"This dissertation addresses the modeling, analysis, synthesis, and control of bistable dielectric elastomer (DE) transducers, a promising class of smart materials. These materials respond to electrical stimuli with a change in shape, enabling their use as actuators, sensors, or generators in a wide range of applications, including soft-material systems. By combining hyperelastic DE transducers with mechanical structural elements, DE systems with tailored electromechanical properties and even multistable behavior can be realized. A essential challenge lies in modeling the strongly nonlinear, dynamically coupled mechanisms. While physics-based continuum models offer high accuracy, they are often too complex for control and design purposes. Classical lumped-parameter models are computationally efficient but capture real effects such as friction, manufacturing tolerances, or aging only to a limited extent. In this work, a hybrid modeling approach is developed that combines physics-based continuum models derived from Hamilton’s principle with data-driven artificial neural networks. Furthermore, an extended friction model and optimization methods are employed to parameterize the models and accurately represent actually occurring nonlinear effects. The proposed modeling approach is applied to two systems: a novel bistable dielectric elastomer generator and a specially designed bistable DE actuator. For both DE-systems, lumped-parameter models are developed. The generator employs a mechanical structure that, through equibiaxial stretching under uniaxial loading, enables a larger capacitance change and thus higher energy harvesting. Magnetically realized springs create mechanical bistability with reduced and adjustable stiffness. The dynamic model of the bistable DE actuator is additionally extended with data-driven components. Both DE-systems exhibit multiple stable equilibrium positions, which are deliberately exploited in both generator and actuator operation to highlight advantages and potential applications. For the bistable DE actuator, a model predictive control (MPC) scheme is developed, including both classical MPC and an adaptive variant with online parameter estimation (Dual-MPC). A capacitive sensing concept with a state observer is integrated to enable precise position control without the need for complex external sensors. The results demonstrate that combining physics-based and data-driven modeling enables realistic yet computationally efficient descriptions of complex DE systems. The developed control strategies allow robust and precise position control of nonlinear, bistable DE transducers and show potential for broader use in advanced mechatronic systems.","abstract_html":"This dissertation addresses the modeling, analysis, synthesis, and control of bistable dielectric elastomer (DE) transducers, a promising class of smart materials. These materials respond to electrical stimuli with a change in shape, enabling their use as actuators, sensors, or generators in a wide range of applications, including soft-material systems. By combining hyperelastic DE transducers with mechanical structural elements, DE systems with tailored electromechanical properties and even multistable behavior can be realized. A essential challenge lies in modeling the strongly nonlinear, dynamically coupled mechanisms. While physics-based continuum models offer high accuracy, they are often too complex for control and design purposes. Classical lumped-parameter models are computationally efficient but capture real effects such as friction, manufacturing tolerances, or aging only to a limited extent. In this work, a hybrid modeling approach is developed that combines physics-based continuum models derived from Hamilton’s principle with data-driven artificial neural networks. Furthermore, an extended friction model and optimization methods are employed to parameterize the models and accurately represent actually occurring nonlinear effects. The proposed modeling approach is applied to two systems: a novel bistable dielectric elastomer generator and a specially designed bistable DE actuator. For both DE-systems, lumped-parameter models are developed. The generator employs a mechanical structure that, through equibiaxial stretching under uniaxial loading, enables a larger capacitance change and thus higher energy harvesting. Magnetically realized springs create mechanical bistability with reduced and adjustable stiffness. The dynamic model of the bistable DE actuator is additionally extended with data-driven components. Both DE-systems exhibit multiple stable equilibrium positions, which are deliberately exploited in both generator and actuator operation to highlight advantages and potential applications. For the bistable DE actuator, a model predictive control (MPC) scheme is developed, including both classical MPC and an adaptive variant with online parameter estimation (Dual-MPC). A capacitive sensing concept with a state observer is integrated to enable precise position control without the need for complex external sensors. The results demonstrate that combining physics-based and data-driven modeling enables realistic yet computationally efficient descriptions of complex DE systems. 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Furthermore, an extended friction model and optimization methods are employed to parameterize the models and accurately represent actually occurring nonlinear effects. The proposed modeling approach is applied to two systems: a novel bistable dielectric elastomer generator and a specially designed bistable DE actuator. For both DE-systems, lumped-parameter models are developed. The generator employs a mechanical structure that, through equibiaxial stretching under uniaxial loading, enables a larger capacitance change and thus higher energy harvesting. Magnetically realized springs create mechanical bistability with reduced and adjustable stiffness. The dynamic model of the bistable DE actuator is additionally extended with data-driven components. Both DE-systems exhibit multiple stable equilibrium positions, which are deliberately exploited in both generator and actuator operation to highlight advantages and potential applications. For the bistable DE actuator, a model predictive control (MPC) scheme is developed, including both classical MPC and an adaptive variant with online parameter estimation (Dual-MPC). A capacitive sensing concept with a state observer is integrated to enable precise position control without the need for complex external sensors. The results demonstrate that combining physics-based and data-driven modeling enables realistic yet computationally efficient descriptions of complex DE systems. The developed control strategies allow robust and precise position control of nonlinear, bistable DE transducers and show potential for broader use in advanced mechatronic systems.","Die vorliegende Dissertation behandelt die Modellierung, Analyse, Synthese und Regelung bistabiler dielektrischer Elastomerwandler (DE), einer vielversprechenden Klasse intelligenter Funktionswerkstoffe (Smart Materials). Diese Materialien reagieren auf elektrische Stimuli mit einer Formveränderung und können dadurch als Aktoren, Sensoren oder Generatoren in unterschiedlichsten Anwendungen eingesetzt werden, beispielsweise in den Soft-Material-Applikation. Durch die Verbindung der hyperelastischen DE-Wandler mit mechanischen Strukturelementen lassen sich DE-Systeme mit gezielt einstellbaren elektromechanischen Eigenschaften und sogar einem multistabilen Verhalten realisieren. Eine wesentliche Herausforderung ist die Modellierung der stark nichtlinearen, dynamisch gekoppelten Mechanismen. Kontinuumsphysikalische Modelle sind zwar genau, jedoch zu komplex für Regelungs- und Entwurfsaufgaben. Klassische Modelle mit konzentrierten Parameter sind recheneffizient, erfassen aber Effekte wie Reibung, Fertigungstoleranzen oder Alterung nur begrenzt. In dieser Arbeit wird ein hybrider Modellierungsansatz entwickelt, der kontinuumsphysikalische Modelle auf Basis des Energieprinzips nach Hamilton mit datengetriebenen künstlich Neuronalen Netzen kombiniert. Ergänzend werden ein erweitertes Reibungsmodell und Optimierungsverfahren zur Parametrierung eingesetzt, um die real auftretenden, nichtlinearen Effekte präzise abzubilden. Der entwickelte Modellierungsansatz wird auf zwei Systeme angewendet: einen neuartigen bistabilen DE-Generator und einen eigens konzipierten bistabilen DEAktor. Für beide DE-Systeme werden Modelle mit konzentrierten Parametern hergeleitet. Der Generator nutzt eine mechanische Struktur, die durch äquibiaxiale Dehnung unter uniaxialer Belastung eine vergrößerte Kapazitätsänderung und damit eine höhere Energieernte ermöglicht. Magnetisch realisierte Federn erzeugen eine mechanische Bistabilität bei reduzierter, einstellbarer Steifigkeit. Das dynamische Modell des bistabilen DE-Aktors wird zusätzlich um datenbasierte Komponenten erweitert. Beide DE-Systeme besitzen mehrere stabile Ruhelagen, was sowohl im Generator- als auch im Aktorbetrieb gezielt genutzt wird, um Vorteile und Einsatzmöglichkeiten aufzuzeigen. Für den bistabilen DE-Aktor wird zudem ein modellprädiktives Regelungskonzept entwickelt. Neben klassischen MPC-Ansätzen wird ebenso eine adaptive Variante mit Online-Parameterschätzung (Dual-MPC) entwickelt. Ergänzend ermöglicht ein kapazitives Sensorkonzept mit Zustandsschätzer eine präzise Positionsregelung ohne aufwendige externe Sensorik. Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass durch die hybride Kombination physikbasierter mit datengetriebener Modellierung eine realitätsnahe und zugleich recheneffiziente Beschreibung komplexer DE-Systeme möglich ist. Die entwickelten Regelungsverfahren ermöglichen eine robuste und präzise Positionsführung nichtlinearer, bistabiler DE-Wandler und bieten darüber hinaus Potenzial für die Anwendung in weiteren intelligenten mechatronischen Systemen."]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Entwurf und Regelung von multistabilen dielektrischen Elastomerwandler-Systemen auf Basis hybrider Modellierung"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor.advisor":["Maas, Jürgen"],"dc:creator":["Masoud, Abd Elkarim"],"dc:date.accessioned":["2026-01-22T07:38:20Z"],"dc:date.available":["2026-01-22T07:38:20Z"],"dc:date.issued":["2026"],"dc:description.abstract":["This dissertation addresses the modeling, analysis, synthesis, and control of bistable dielectric elastomer (DE) transducers, a promising class of smart materials. These materials respond to electrical stimuli with a change in shape, enabling their use as actuators, sensors, or generators in a wide range of applications, including soft-material systems. By combining hyperelastic DE transducers with mechanical structural elements, DE systems with tailored electromechanical properties and even multistable behavior can be realized. A essential challenge lies in modeling the strongly nonlinear, dynamically coupled mechanisms. While physics-based continuum models offer high accuracy, they are often too complex for control and design purposes. Classical lumped-parameter models are computationally efficient but capture real effects such as friction, manufacturing tolerances, or aging only to a limited extent. In this work, a hybrid modeling approach is developed that combines physics-based continuum models derived from Hamilton’s principle with data-driven artificial neural networks. Furthermore, an extended friction model and optimization methods are employed to parameterize the models and accurately represent actually occurring nonlinear effects. The proposed modeling approach is applied to two systems: a novel bistable dielectric elastomer generator and a specially designed bistable DE actuator. For both DE-systems, lumped-parameter models are developed. The generator employs a mechanical structure that, through equibiaxial stretching under uniaxial loading, enables a larger capacitance change and thus higher energy harvesting. Magnetically realized springs create mechanical bistability with reduced and adjustable stiffness. The dynamic model of the bistable DE actuator is additionally extended with data-driven components. Both DE-systems exhibit multiple stable equilibrium positions, which are deliberately exploited in both generator and actuator operation to highlight advantages and potential applications. For the bistable DE actuator, a model predictive control (MPC) scheme is developed, including both classical MPC and an adaptive variant with online parameter estimation (Dual-MPC). A capacitive sensing concept with a state observer is integrated to enable precise position control without the need for complex external sensors. The results demonstrate that combining physics-based and data-driven modeling enables realistic yet computationally efficient descriptions of complex DE systems. The developed control strategies allow robust and precise position control of nonlinear, bistable DE transducers and show potential for broader use in advanced mechatronic systems.","Die vorliegende Dissertation behandelt die Modellierung, Analyse, Synthese und Regelung bistabiler dielektrischer Elastomerwandler (DE), einer vielversprechenden Klasse intelligenter Funktionswerkstoffe (Smart Materials). Diese Materialien reagieren auf elektrische Stimuli mit einer Formveränderung und können dadurch als Aktoren, Sensoren oder Generatoren in unterschiedlichsten Anwendungen eingesetzt werden, beispielsweise in den Soft-Material-Applikation. Durch die Verbindung der hyperelastischen DE-Wandler mit mechanischen Strukturelementen lassen sich DE-Systeme mit gezielt einstellbaren elektromechanischen Eigenschaften und sogar einem multistabilen Verhalten realisieren. Eine wesentliche Herausforderung ist die Modellierung der stark nichtlinearen, dynamisch gekoppelten Mechanismen. Kontinuumsphysikalische Modelle sind zwar genau, jedoch zu komplex für Regelungs- und Entwurfsaufgaben. Klassische Modelle mit konzentrierten Parameter sind recheneffizient, erfassen aber Effekte wie Reibung, Fertigungstoleranzen oder Alterung nur begrenzt. In dieser Arbeit wird ein hybrider Modellierungsansatz entwickelt, der kontinuumsphysikalische Modelle auf Basis des Energieprinzips nach Hamilton mit datengetriebenen künstlich Neuronalen Netzen kombiniert. Ergänzend werden ein erweitertes Reibungsmodell und Optimierungsverfahren zur Parametrierung eingesetzt, um die real auftretenden, nichtlinearen Effekte präzise abzubilden. Der entwickelte Modellierungsansatz wird auf zwei Systeme angewendet: einen neuartigen bistabilen DE-Generator und einen eigens konzipierten bistabilen DEAktor. Für beide DE-Systeme werden Modelle mit konzentrierten Parametern hergeleitet. Der Generator nutzt eine mechanische Struktur, die durch äquibiaxiale Dehnung unter uniaxialer Belastung eine vergrößerte Kapazitätsänderung und damit eine höhere Energieernte ermöglicht. Magnetisch realisierte Federn erzeugen eine mechanische Bistabilität bei reduzierter, einstellbarer Steifigkeit. Das dynamische Modell des bistabilen DE-Aktors wird zusätzlich um datenbasierte Komponenten erweitert. Beide DE-Systeme besitzen mehrere stabile Ruhelagen, was sowohl im Generator- als auch im Aktorbetrieb gezielt genutzt wird, um Vorteile und Einsatzmöglichkeiten aufzuzeigen. Für den bistabilen DE-Aktor wird zudem ein modellprädiktives Regelungskonzept entwickelt. Neben klassischen MPC-Ansätzen wird ebenso eine adaptive Variante mit Online-Parameterschätzung (Dual-MPC) entwickelt. Ergänzend ermöglicht ein kapazitives Sensorkonzept mit Zustandsschätzer eine präzise Positionsregelung ohne aufwendige externe Sensorik. Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass durch die hybride Kombination physikbasierter mit datengetriebener Modellierung eine realitätsnahe und zugleich recheneffiziente Beschreibung komplexer DE-Systeme möglich ist. 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