Login
- Originaltitel:
- Physics-Informed and Data-Driven Probabilistic Modeling of Materials Systems
- Übersetzter Titel:
- Physikalisch-Informierte und Datengetriebene Wahrscheinlichkeitsbasierte Modellierung von Materialsystemen
- Autor:
- Rixner, Maximilian
- Jahr:
- 2023
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Engineering and Design
- Betreuer:
- Koutsourelakis, Phaedon-Stelios (Prof., Ph.D.)
- Gutachter:
- Koutsourelakis, Phaedon-Stelios (Prof., Ph.D.); Wall, Wolfgang A. (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik; MAS Maschinenbau; MAT Mathematik; MTA Technische Mechanik, Technische Thermodynamik, Technische Akustik; NAT Naturwissenschaften (allgemein); PHY Physik; TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein); WER Werkstoffwissenschaften
- TU-Systematik:
- MTA 009; PHY 210
- Kurzfassung:
- We pursue a Bayesian approach for modeling and predicting the behavior of materials systems, leveraging data-driven and physics-informed probabilistic machine learning to identify their effective coarse-grained properties. Stochastic inversion of the entire process-structure-property chain in a high-dimensional setting is achieved, enabling the identification of optimal process parameters for computational materials design problems.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Wir verfolgen einen Bayesschen Ansatz um das Verhalten von Materialsystem zu modellieren und vorherzusagen, wobei effektive physikalische Eigenschaften mittels wahrscheinlichkeitsbasierten Maschinellen Lernens identifiziert werden. Wir demonstrieren die stochastische Invertierung der gesamten Process-Structure-Property Kette in einer hochdimensionalen Anwendung, was die Identifizierung optimaler Prozessparameter für computergestütztes Design und Entwicklung neuer Materialien ermöglicht.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1686062
- Eingereicht am:
- 30.08.2022
- Mündliche Prüfung:
- 10.10.2023
- Dateigröße:
- 4772162 bytes
- Seiten:
- 147
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231010-1686062-1-0
- Letzte Änderung:
- 26.01.2024
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and TechnologyMathematics
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenFachgebietTechnik, Ingenieurwissenschaften (allgemein)
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2023Schools und FakultätenTUM School of Engineering and DesignProfessur für Data-driven Materials Modeling (Prof. Koutsourelakis)