Physik-konforme Materialmodelle mit künstlichen neuronalen Netzen

30.11.2021

Die neueste Veröffentlichung unseres Fachgebiets "Polyconvex anisotropic hyperelasticity with neural networks" ist im angesehenen Journal of the Mechanics and Physics of Solids (JMPS) erschienen.

In der Arbeit werden die bislang ersten Daten-getriebenen Materialmodelle für Hyperelastizität bei großen Deformationen entwickelt, die alle physikalischen Anforderungen der kontinuumsmechanischen Theorie direkt durch die Modellformulierung erfüllen, nämlich Energieerhaltung, Objektivität, Materialsymmetrie, Elliptizität und Wachstumsbedingungen. Dies wird hier mit sog. Input-konvexen neuronalen Netzen umgesetzt. Glückwunsch an unseren Doktoranden Dominik Klein, der die Kooperation mit unserem ehemaligen Postdoc Dr. Mauricio Fernández, sowie Dr. Robert Martin und Prof. Patrizio Neff von der Universität Duisburg-Essen vorantrieb!

Der Artikel ist in den nächsten 50 Tagen frei zugänglich unter https://authors.elsevier.com/a/1eA8z57ZjziFF. Ansonsten ist die akzeptierte Version auch im arXiv zu finden: https://arxiv.org/abs/2106.14623