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Generating Displacement Data with Physics-Guided Adversarial Networks and Physics-Informed Neural Networks

Schultheis, Erik (2022) Generating Displacement Data with Physics-Guided Adversarial Networks and Physics-Informed Neural Networks. Masterarbeit, Technische Universität Darmstadt.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
3MB

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/189439/
Dokumentart:Hochschulschrift (Masterarbeit)
Titel:Generating Displacement Data with Physics-Guided Adversarial Networks and Physics-Informed Neural Networks
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schultheis, Erikerik.schultheis (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:16 Oktober 2022
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:generative adversarial networks, physics-informed neural networks, digital image correlation, fatigue crack growth
Institution:Technische Universität Darmstadt
Abteilung:Institut für Kernphysik
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Komponenten und Systeme
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L CS - Komponenten und Systeme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Strukturwerkstoffe und Bauweisen, L - Digitale Technologien
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Werkstoff-Forschung > Metallische Strukturen und hybride Werkstoffsysteme
Hinterlegt von: Melching, David
Hinterlegt am:27 Okt 2022 09:28
Letzte Änderung:27 Okt 2022 09:28

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