Hybrid modelling and simulation approaches for the solution of forward and inverse problems in engineering by combining finite element methods and neural networks
Übersetzter Titel:
Hybride Modellierungs- und Simulationsansätze für die Lösung von komplexen Vorwärts- und Inversproblemen mittels einer Kombination von Finite-Elemente-Methoden und neuronalen Netzen
Autor:
Ellath Meethal, Rishith
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Betreuer:
Bletzinger, Kai-Uwe (Prof. Dr.)
Gutachter:
Bletzinger, Kai-Uwe (Prof. Dr.); Wüchner, Roland (Prof. Dr. habil.); Rossi, Riccardo (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
Stichworte:
Finite element methods, Neural networks, Hybrid model
This thesis introduces a hybrid model combining the finite element method and neural networks for forward and inverse problems in engineering. The model is incorporated into a multiphysics framework to seamlessly integrate both worlds. The integrated model is applied to a forward problem of wind load on a high-rise building and an inverse problem of bearing parameter identification in a rotordynamic system to assess the model's strengths and limitations.
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Dissertation stellt ein hybrides Vorgehen vor, das die Finite-Elemente-Methode und neuronale Netze zur Lösung von komplexen Vorwärts- und Inversproblemen kombiniert. Das Modell ist in eine Multiphysik-Softwareumgebung integriert, um beide Welten nahtlos zu integrieren. Um die Stärken und Grenzen des Modells in der Praxisanwendung zu ermitteln, wird es auf ein Vorwärtsproblem, der Windlast auf ein Hochhaus, und ein inverses Problem, der Lagerparameteridentifikation in einem rotordynamischen System, angewendet.
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Diese Dissertation stellt ein hybrides Vorgehen vor, das die Finite-Elemente-Methode und neuronale Netze zur Lösung von komplexen Vorwärts- und Inversproblemen kombiniert. Das Modell ist in eine Multiphysik-Softwareumgebung integriert, um beide Welten nahtlos zu integrieren. Um die Stärken und Grenzen des Modells in der Praxisanwendung zu ermitteln, wird es auf ein Vorwärtsproblem, der Windlast auf ein Hochhaus, und ein inverses Problem, der Lagerparameteridentifikation in einem rotordynamischen...
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