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Generating artificial displacement data of cracked specimen using physics-guided adversarial networks

Melching, David und Schultheis, Erik und Breitbarth, Eric (2024) Generating artificial displacement data of cracked specimen using physics-guided adversarial networks. Machine Learning: Science and Technology. Institute of Physics Publishing. doi: 10.1088/2632-2153/ad15b2. ISSN 2632-2153.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
1MB

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/201875/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Generating artificial displacement data of cracked specimen using physics-guided adversarial networks
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Melching, DavidDavid.Melching (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5111-6511NICHT SPEZIFIZIERT
Schultheis, ErikErik.Schultheis (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0007-4728-7124150908229
Breitbarth, EricEric.Breitbarth (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3479-9143150908231
Datum:4 Januar 2024
Erschienen in:Machine Learning: Science and Technology
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1088/2632-2153/ad15b2
Verlag:Institute of Physics Publishing
ISSN:2632-2153
Status:veröffentlicht
Stichwörter:physics-guided neural networks, generative adversarial networks, digital image correlation, fatigue crack growth
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:17 Jan 2024 10:38
Letzte Änderung:19 Jan 2024 07:07

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