Deep material networks for efficient scale-bridging in thermomechanical simulations of solids
Gajek, Sebastian
Produktnummer:
187552963cbee44594a7c70737d5c417f3
| Autor: | Gajek, Sebastian |
|---|---|
| Themengebiete: | Datengetriebene Modellierung Deep Material Networks Maschinelles Lernen Mikromechanik Two-scale simulations Zweiskalensimulationen data-driven modeling deep material networks machine learning micromechanics |
| Veröffentlichungsdatum: | 25.08.2023 |
| EAN: | 9783731512783 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 326 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | KIT Scientific Publishing |
Produktinformationen "Deep material networks for efficient scale-bridging in thermomechanical simulations of solids"
We investigate deep material networks (DMN). We lay the mathematical foundation of DMNs and present a novel DMN formulation, which is characterized by a reduced number of degrees of freedom. We present a efficient solution technique for nonlinear DMNs to accelerate complex two-scale simulations with minimal computational effort. A new interpolation technique is presented enabling the consideration of fluctuating microstructure characteristics in macroscopic simulations.
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