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Daten-basierte Modellierung und Simulation mittels physik-informierten maschinellen Lernens...

... am Beispiel eines Doppelfedermassedämpfersystems

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Produktdetails
Beschreibung

Für das doppelte Feder-Masse-Dämpfer-System existieren nur Messdaten für die Masse 1 und die partielle Differentialgleichung und die Anfangsbedingungen für die Masse 2. Aus diesen unvollkommenen Daten und der Physik kann die Systemreaktion in Echtzeit modelliert werden, zwar basierend auf dem physik-informierten maschinellen Lernen. Die Simulation und Messung des Systemverhaltens stimmen vollständig überein. Dieser neuartige Technologiefall zeigt die neue Art und Weise, wie das System aus einer beliebigen Mischung von Daten und physikalischen Komponenten als partielle Differentialgleichung, Anfangsbedingungen und Einschränkungen modelliert werden kann, was man in der Betriebsfestigkeit häufig trifft.

Artikelnummer: NumSim-2025-481

Autor(en): T.Q. Pham
DOI: 10.48447/NumSim-2025-481
Jahr der Veröffentlichung: 2025
Publikationsart: Tagungsmanuskript (PDF)
Sprache: Deutsch
Stichwörter: Hilbert-Raum, Simulation, physik-informiertes maschinelles Lernen, Doppelfedermassedämpfer

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Autor(en): D. Dilmetz, M. Zeller

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Effiziente Betriebsfestigkeitsanalyse durch den Einsatz Virtueller Sensoren

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Autor(en): M. Frank, F. Hollaus

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Berechnung der Anrisslebensdauer struktureller Klebverbindungen

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