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Deep material networks for efficient scale-bridging in thermomechanical simulations of solids
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I9E4CGN8K0V
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Geliefert zwischen Mi., 31.12.2025 und Do., 01.01.2026
Details
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.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09783731512783
- Lesemotiv Verstehen
- Genre Mechanical Engineering
- Auflage 1. Auflage
- Sprache Englisch
- Anzahl Seiten 326
- Herausgeber Karlsruher Institut für Technologie
- Größe H210mm x B148mm x T21mm
- Jahr 2023
- EAN 9783731512783
- Format Kartonierter Einband
- ISBN 3731512785
- Veröffentlichung 25.08.2023
- Titel Deep material networks for efficient scale-bridging in thermomechanical simulations of solids
- Autor Sebastian Gajek
- Gewicht 474g
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