Datengetriebene und KI-gestützte Methoden für effiziente Simulationen in Finite-Elemente-Umgebungen
| Ansprechpartner: | Prof. Yousef Heider, Yuqing He, M.Sc. |
| Publikationen: | arXiv:2410.08214,CMAME 2020 |
Der Forschungsschwerpunkt liegt auf der Entwicklung und Implementierung KI-gestützter, datengetriebener Modelle in der Festkörpermechanik. Ziel ist es, FEM-basierte Simulationen zu beschleunigen, ihre Genauigkeit zu erhöhen und komplexes nichtlineares Materialverhalten effizient abzubilden. Untersucht werden geeignete Implementierungsmethoden, numerische Stabilität, Recheneffizienz und industrielle Anwendbarkeit. Als Beispiel dient die Integration neuronaler Netze in FE-Frameworks über UMAT-Subroutinen für pfadabhängige Materialmodelle, wie im Paper zu ANN-basierter Kristallplastizität gezeigt.