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Physics-Informed Neural Networks for Structural Degradation Modeling

Jilke, Lukas und Raddatz, Florian und Hosters, Norbert und Behr, Marek und Wende, Gerko (2023) Physics-Informed Neural Networks for Structural Degradation Modeling. 10th GACM Colloquium on Computational Mechanics, 2023-09-10 - 2023-09-13, Wien, Österreich.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
392kB

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/197331/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Physics-Informed Neural Networks for Structural Degradation Modeling
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Jilke, Lukaslukas.jilke (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6879-3279NICHT SPEZIFIZIERT
Raddatz, FlorianFlorian.Raddatz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0660-7650NICHT SPEZIFIZIERT
Hosters, NorbertRWTH Aachen UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Behr, MarekRWTH Aachen UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wende, Gerkogerko.wende (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:September 2023
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Physics-Informed Neural Networks, PINN, degradation
Veranstaltungstitel:10th GACM Colloquium on Computational Mechanics
Veranstaltungsort:Wien, Österreich
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:10 September 2023
Veranstaltungsende:13 September 2023
Veranstalter :German Association for Computational Mechanics
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L EV - Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Digitale Technologien
Standort: Aachen
Institute & Einrichtungen:Institut für Instandhaltung und Modifikation > Prozessoptimierung und Digitalisierung
Hinterlegt von: Jilke, Lukas
Hinterlegt am:18 Sep 2023 07:00
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:57

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