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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
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