Deep Learning Based Identification of Recurring Load Paths from Topology Optimized Structures in Rail Vehicles

Sridhar, Veena (2026) Deep Learning Based Identification of Recurring Load Paths from Topology Optimized Structures in Rail Vehicles. Masterarbeit, University of Stuttgart.

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elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/228019/

Dokumentart:

Hochschulschrift (Masterarbeit)

Titel:

Deep Learning Based Identification of Recurring Load Paths from Topology Optimized Structures in Rail Vehicles

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Sridhar, Veena	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

DLR-Supervisor:

Beitragsart	DLR-Supervisor	Institution oder E-Mail-Adresse	DLR-Supervisor-ORCID-iD
Thesis advisor	Schmauder, Nicolai	Nicolai.Schmauder (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0001-6390-5008
Thesis advisor	Gomes Alves, Christian	Christian.GomesAlves (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-0897-6951

Datum:

2026

Open Access:

Nein

Seitenanzahl:

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

VAE; CNN, Deep Learning, Topology Optimisation

Institution:

University of Stuttgart

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Verkehr

HGF - Programmthema:

Schienenverkehr

DLR - Schwerpunkt:

Verkehr

DLR - Forschungsgebiet:

V SC Schienenverkehr

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

V - NGT FE

Standort:

Stuttgart

Institute & Einrichtungen:

Institut für Fahrzeugkonzepte > Fahrzeugarchitekturen und Leichtbaukonzepte

Hinterlegt von:

Schmauder, Nicolai

Hinterlegt am:

19 Okt 2026 06:18

Letzte Änderung:

19 Okt 2026 06:18

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