Einsatz maschineller Lernverfahren zur Lösung von Materialdesignfragestellungen: Materialmodellierung, Datengenerierung und Anwendung.

Einsatz maschineller Lernverfahren zur Lösung von Materialdesignfragestellungen: Materialmodellierung, Datengenerierung und Anwendung. von Morand,  Lukas
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Lösung materialwissenschaftlicher Optimierungsfragestellungen entlang der Kette Prozess-Struktur-Eigenschaften, basierend auf maschinellem Lernen. Im Fokus stehen dabei Fragestellungen bezüglich des Designs der Mikrostruktur metallischer Werkstoffe. Hierfür wird in der Arbeit eine Vorgehensweise zur Erzeugung maschineller Lernmodelle basierend auf numerischen Simulationen vorgestellt.
Aktualisiert: 2023-06-01
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Intelligente Werkstoffprüfung mit automatisierter Versuchsplanung und Modellidentifikation

Intelligente Werkstoffprüfung mit automatisierter Versuchsplanung und Modellidentifikation von Buhl,  Johannes, Butz,  Alexander, Morand,  Lukas, Wessel,  Alexander
Automatisierung reduziert den Aufwand für die industrielle Versuchsplanung und -auswertung. Um die industriell verbreiteten Materialmodelle auf Werkstoffe mit unbekanntem Fließverhalten zu übertragen, werden die Parameter nach Wissensgewinn, Zeit und Kosten optimiert. So kann eine Kriterien basierte Modellauswahl getroffen werden. Zudem werden geeignete Workflows und Datenhaltungskonzepte für das Datenhandling zwischen der Versuchsdurchführung und der iterativen Versuchsplanung entwickelt. https://shop.efb.de/Intelligente-Werkstoffpruefung-mit-automatisierter-Versuchsplanung-und-Modellidentifikation/FB-581.1
Aktualisiert: 2022-10-27
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Einsatz maschineller Lernverfahren zur Lösung von Materialdesignfragestellungen: Materialmodellierung, Datengenerierung und Anwendung.

Einsatz maschineller Lernverfahren zur Lösung von Materialdesignfragestellungen: Materialmodellierung, Datengenerierung und Anwendung. von Morand,  Lukas
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Lösung materialwissenschaftlicher Optimierungsfragestellungen entlang der Kette Prozess-Struktur-Eigenschaften, basierend auf maschinellem Lernen. Im Fokus stehen dabei Fragestellungen bezüglich des Designs der Mikrostruktur metallischer Werkstoffe. Hierfür wird in der Arbeit eine Vorgehensweise zur Erzeugung maschineller Lernmodelle basierend auf numerischen Simulationen vorgestellt.
Aktualisiert: 2023-03-31
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