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    Javad Karimi, M. Sc.

    Javad Karimi, M. Sc.

    Javad Karimi

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    Professur für Tektonik

    • E-Mail: javad.karimi@fau.de
    • LinkedIn: Seite von Javad Karimi
    • Google Scholar: Seite von Javad Karimi
    • ORCID: Seite von Javad Karimi
    • Research Gate: Seite von Javad Karimi

     

    Javad Karimi is a PhD researcher at Friedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg and a member of the Research Training Group GRK 2423 FRASCAL. His research focuses on modeling the formation and evolution of deformation bands in porous rocks and their impact on reservoir permeability. He investigates how fragmentation processes, initiated by rock fractures, contribute to the development of compaction and deformation bands in brittle materials. Additionally, his work explores how rock properties, deformation mechanisms, and crack healing influence the mechanical and permeability characteristics of these bands.

    Javad’s primary research interests include rock mechanics, fracture mechanics, damage mechanics, and the application of machine learning to material behavior analysis.

    2025

    • Karimi Aghsaghali J.:
      Investigating the fatigue performance of Nano-Silica-modified concrete with various admixtures: An experimental study
      In: Results in Engineering (2025)
      ISSN: 2590-1230
      DOI: 10.1016/j.rineng.2024.103887
      URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590123024021303

    2024

    • Karimi Aghsaghali J.:
      Experimental and numerical failure mechanism evaluation of anisotropic rocks using extended finite element method
      In: Theoretical and Applied Fracture Mechanics (2024)
      ISSN: 0167-8442
      DOI: 10.1016/j.tafmec.2024.104411
      URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167844224001605

    2023

    • Karimi Aghsaghali J.:
      Application of digital image correlation to derive Paris' law constants in granite specimens
      In: Theoretical and Applied Fracture Mechanics (2023)
      ISSN: 0167-8442
      DOI: 10.1016/j.tafmec.2023.104166
      URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167844223004299
    • Karimi Aghsaghali J.:
      Estimating the compressive strength of plastic concrete samples using machine learning algorithms
      In: Asian Journal of Civil Engineering (2023)
      ISSN: 1563-0854
      DOI: 10.1007/s42107-023-00857-1
      URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s42107-023-00857-1

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