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Machine learning aided multiscale mechanics of fiber suspensions

Benedikt Sterr (Broschiert, Englisch)

Optischer Zustand
Beschreibung
We present a Fast-Fourier-Transform (FFT) based computational approach to computing the viscous stress response of rigid fibers suspended in a non-Newtonian medium. We identify closed-form models for the fiber suspension viscosity from data obtained with the FFT-based computational approach by leveraging supervised machine learning techniques. Furthermore, we present a novel Deep Material Network…  architecture capable of treating suspensions of rigid particles with high computational efficiency.
37,00 €
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Details


Erscheinungsdatum
24.11.2025
Sprache
Englisch
EAN
9783731514213
Herausgeber
KIT Scientific Publishing
Serien- oder Bandtitel
Schriftenreihe Kontinuumsmechanik im Maschinenbau / Karlsruher Institut für Technologie, Institut für Technische Mechanik - Bereich Kontinuumsmechanik
Sonderedition
Nein
Autor
Benedikt Sterr
Seitenanzahl
206
Auflage
1
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Maschinelles Lernen, Datengetriebene Modellierung, Numerische Mikromechanik,, Fasersuspensionen, Deep Material Networks, Machine learning, Data-driven modelling, computational Micromechanics, Fiber suspensions
Thema-Inhalt
TGB - Maschinenbau
Höhe
210 mm
Breite
14.8 cm

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Hersteller: Karlsruher Institut für Technologie, Straße am Forum 2, Karlsruhe, Deutschland, 76131, bestellung@ksp.kit.edu, bestellung@ksp.kit.edu

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