Preconditioned FEM-informed Neural Networks and ML-enhanced viscoelastic simulation

von der Lehr, Fabrice und Becker, Florian und Rauthmann, Katharina und Hoppe, Fabian und Knechtges, Philipp (2025) Preconditioned FEM-informed Neural Networks and ML-enhanced viscoelastic simulation. AI STAR Symposium - Artificial Intelligence Symposium on Theory, Application, and Research, 2025-12-03 - 2025-12-05, Darmstadt, Deutschland.

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elib-URL des Eintrags:

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Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Poster)

Titel:

Preconditioned FEM-informed Neural Networks and ML-enhanced viscoelastic simulation

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
von der Lehr, Fabrice	Fabrice.Lehr (at) dlr.de	https://orcid.org/0009-0000-2134-6754	NICHT SPEZIFIZIERT
Becker, Florian	F.Becker (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-8384-9282	NICHT SPEZIFIZIERT
Rauthmann, Katharina	katharina.rauthmann (at) dlr.de	https://orcid.org/0009-0002-9962-4819	NICHT SPEZIFIZIERT
Hoppe, Fabian	fabian.hoppe (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-4501-6829	NICHT SPEZIFIZIERT
Knechtges, Philipp	Philipp.Knechtges (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-4849-0593	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

Dezember 2025

Referierte Publikation:

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Physics-informed, AI, viscoelastic, log-conformal, finite-element-informed

Veranstaltungstitel:

AI STAR Symposium - Artificial Intelligence Symposium on Theory, Application, and Research

Veranstaltungsort:

Darmstadt, Deutschland

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsbeginn:

3 Dezember 2025

Veranstaltungsende:

5 Dezember 2025

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

Technik für Raumfahrtsysteme

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R SY - Technik für Raumfahrtsysteme

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - Synergieprojekt | TIARA | Trustworthy Physics-informed AI for Aerospace and Transportation, R - Synergieprojekt Physics InSpired AI [RP], R - Synergieprojekt Physics InSpired AI [SY], R - Adaptive and Resilient Control for Advanced Rocket Engines

Standort:

Köln-Porz

Institute & Einrichtungen:

Institut für Softwaretechnologie > High-Performance Computing
Institut für Softwaretechnologie

Hinterlegt von:

Hoppe, Fabian

Hinterlegt am:

10 Dez 2025 13:46

Letzte Änderung:

10 Dez 2025 13:46

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