Kurzfassung:
Superelastische Formgedächtnislegierungen gewinnen wegen ihrer einzigartigen Eigenschaften zunehmend an Bedeutung. Insbesondere können sie große Dehnungen ohne verbleibende Verformungen realisieren. In diesem Beitrag werden künstliche neuronale Netze eingesetzt, um Materialparameter aus zyklischen Versuchen zu identifizieren. Des Weiteren werden Operatornetzwerke (DeepONets) verwendet, um die Martensitbildung und Spannungsantwort zu modellieren.

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In der Sitzung:
MS12-2: Modelle für neue Werkstoffe (Ganzes Minisymposium anzeigen)
Montag, 4. März 2024; 15:50 - 16:50 Uhr in Raum H 1.01 (Audimax I)
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