Machine Learning-Supported Inverse Measurement Procedure for Broadband, Temperature Dependent Piezoelectric Material Parameters
L. Claes, K. Koch, O. Friesen, L. Meihost, Acta Acustica 9 (2025).

Estimation of piezoelectric material parameters under varying electric field conditions
O. Friesen, L. Meihost, K. Koch, L. Claes, B. Henning, in: 2025.

Ultrasonic phased array interface using programmable I/O and microprocessor clock synchronisation
T. Nellius, K. Henne, M. Hartinger, L. Meihost, T. Hetkämper, H. Zeipert, L. Claes, B. Henning, in: 2025.

Bits und Bytes - Mikrocontroller verstehen mit modularer Hardware
T. Hetkämper, L. Meihost, Bits Und Bytes - Mikrocontroller Verstehen Mit Modularer Hardware, Tag der Lehre, Universität Paderborn, 2024.

Inverses Verfahren zur Identifikation piezoelektrischer Materialparameter unterstützt durch neuronale Netze
K. Koch, L. Claes, B. Jurgelucks, L. Meihost, B. Henning, in: D. Gesellschaft für Akustik e.V. (Ed.), Fortschritte der Akustik - DAGA 2024, 2024, pp. 1113–1116.

Machine learning in inverse measurement problems: An application to piezoelectric material characterisation
L. Claes, K. Koch, O. Friesen, L. Meihost, Machine Learning in Inverse Measurement Problems: An Application to Piezoelectric Material Characterisation, International Workshop on Piezoelectric Materials and Applications (IWPMA), 2024.

Neuronale Netze zur Startwertschätzung bei der Identifikation piezoelektrischer Materialparameter
K. Koch, L. Claes, B. Jurgelucks, L. Meihost, Tm - Technisches Messen (2024).

Inverse procedure for measuring piezoelectric material parameters using a single multi-electrode sample
L. Claes, N. Feldmann, V. Schulze, L. Meihost, H. Kuhlmann, B. Jurgelucks, A. Walther, B. Henning, Journal of Sensors and Sensor Systems 12 (2023) 163–173.

Inverse procedure for the identification of piezoelectric material parameters supported by dense neural networks
L. Claes, L. Meihost, B. Jurgelucks, Inverse Procedure for the Identification of Piezoelectric Material Parameters Supported by Dense Neural Networks, GAMM Annual Meeting, Dresden, 2023.

Modelling damping in piezoceramics: A comparative study
N. Feldmann, V. Schulze, L. Claes, B. Jurgelucks, L. Meihost, A. Walther, B. Henning, Tm - Technisches Messen 88 (2021) 294–302.