M.Sc. Jasper Schommartz
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Physik-bewusstes maschinelles Lernen zur Materialmodellierung in der Balkentheorie Dünne Strukturen können mit klassischen Balkentheorien oftmals sehr effizient modelliert und numerisch simuliert werden. Diese Modelle basieren auf der Annahme kleiner Dehnung sowie linear elastischen Materialverhaltens und reduzieren die 3D Dehnungs- und Spannungsmaße auf die Balkenmittelline. Treten jedoch große Dehnungen und nichtlinear elastisches, elastoplastisches oder viskoelastisches Materialverhalten auf, sind diese Theorien nicht in der Lage das Strukturverhalten korrekt zu beschreiben. Daher werden typischerweise volumenartige 3D Balkenmodelle zur FE-Simulation verwendet. Diese sind aufgrund einer viel höheren Zahl an Freiheitsgraden, der Verwendung kontinuumsmechanischer Materialmodelle und numerischer Integration über den Balkenquerschnitt wesentlich ineffizienter. Physik-erweiterte, auf neuronalen Netzen (NN) basierende Ersatzmodelle sollen zukünftig dazu beitragen den Zielkonflikt zwischen Genauigkeit und numerischer Effizienz zu verringern. Dazu werden NN-basierte Konstitutivmodelle für nichtlinear elastische und inelastische Balken entwickelt und zukünftig auf additiv gefertigte Gitterstrukturen und Metamaterialien angewendet. · Balkenmodellierung mit physik-erweiterten neuronalen Netzen · Nichtlineare Materialmodellierung in der Balkentheorie · Metamaterialien und Balken-Gitterstrukturen · Topologieoptimierung |
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· SS24: Projektkurs KI, Data Science und Digitalisierung · SS24: Physik-bewusstes maschinelles Lernen |
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· 9th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering (ECCOMAS) Lissabon, Portugal, 3.-7. Juni 2024 · 94th GAMM Annual Meeting Magdeburg, 18.-22. März 2024 · 11th Workshop GAMM AG Data Dresden, 6.-7. Februar 2024 · 10th Workshop GAMM AG Data Online, 19. Dezember 2023 |
| 10/2017 – 09/2020 | B.Sc. Maschinenbau – Mechanical and Process Engineering, TU Darmstadt |
| 09/2021 – 06/2022 | ERASMUS+ Auslandsstudium, Maschinenbau, Universidade do Porto, Portugal |
| 10/2020 – 09/2023 | M.Sc. Maschinenbau, TU Darmstadt |
| Since 12/2023 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Cyber-Physische Simulation, TU Darmstadt |