Verfügbarkeit: Einsatz maschineller Lernverfahren zur Lösung von Materialdesignfragestellungen

Einsatz maschineller Lernverfahren zur Lösung von Materialdesignfragestellungen: Materialmodellierung, Datengenerierung und Anwendung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Beteilige Person:	Morand, Lukas 1988- (VerfasserIn)
Format:	Hochschulschrift/Dissertation Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Stuttgart Fraunhofer Verlag 2022
Schriftenreihe:	Fraunhofer-IWM-Forschungsberichte 27
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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS KURZFASSUNG I ABSTRACT III 1 EINLEITUNG 1 1.1 MOTIVATION ..................................................................................................... 1 1.2 ZIELSTELLUNG .................................................................................................. 2 1.3 GLIEDERUNG DER ARBEIT ............................................................................... 3 2 GRUNDLAGEN 5 2.1 MATERIAL WISSENSCHAFT LIEHE GRUNDLAGEN ....................................................... 5 2.1.1 AUFBAU METALLISCHER WERKSTOFFE .................................................... 5 2.1.2 BESCHREIBUNG DER MIKROSTRUKTUR .................................................... 8 2.2 KONTINUUMSMECHANISCHE BESCHREIBUNG METALLISCHER WERKSTOFFE .... 10 2.2.1 KINEMATIK .......................................................................................... 10 2.2.2 UNIVERSELLE BILANZGLEICHUNGEN ....................................................... 12 2.2.3 KONSTITUTIVGLEICHUNGEN BEZUEGLICH DER KRISTALLPLASTIZITAET .... 13 2.3 MASCHINELLES LERNEN ..................................................................................... 15 2.3.1 ANWENDUNGSBEREICHE MASCHINELLER LERNVERFAHREN ....................... 15 2.3.2 VORGEHENSWEISEN ZUR ERZEUGUNG MASCHINELLER LERNMODELLE UND ZUR LOESUNG VON MATERIALDESIGNFRAGESTELLUNGEN ......................... 17 3 METHODEN 23 3.1 MODELL ZUR BESCHREIBUNG METALLISCHEN MATERIALVERHALTENS ....................... 23 3.1.1 TAYLOR-MODELL ....................................................................................... 23 3.1.2 KRISTALLPLASTIZITAETSMODELL .................................................................... 24 3.1.3 EINBEZIEHUNG DER KORNGROESSE .............................................................. 26 3.2 ABTASTSTRATEGIEN ............................................................................................. 27 3.2.1 STATISTISCHE VERSUCHSPLANUNG .............................................................. 27 3.2.2 ACTIVE LEARNING .................................................................................... 28 3.3 MASCHINELLE LERNVERFAHREN ............................................................................... 29 3.3.1 VOLL VERBUNDENE VORWAERTSGERICHTETE NEURONALE NETZE .................... 30 3.3.2 TRAINING UND HYPERPARAMETEROPTIMIERUNG .................................... 31 3.3.3 MIXTURE OF EXPERTS .............................................................................. 33 3.3.4 ONE-CLASS SUPPORT VECTOR MACHINE ................................................. 35 V 3.4 VERWENDETE OPTIMIERUNGSVERFAHREN .............................................................. 37 3.4.1 L-BFGS-B UND ADAM ....................................................................... 37 3.4.2 DIFFERENTIAL EVOLUTION .......................................................................... 37 4 ERZEUGUNG MASCHINELLER LERNMODELLE BASIEREND AUF NUMERISCHEN SIMULATIONSDATEN 39 4.1 BESCHREIBUNG DER VORGEHENSWEISE ................................................................. 39 4.1.1 ANWENDUNGSSZENARIO ........................................................................... 40 4.1.2 PROBLEMDEFINITION UND ANALYSE ........................................................ 41 4.1.3 NUMERISCHE MODELLIERUNG ..................................................................... 41 4.1.4 DATENERZEUGUNG ..................................................................................... 41 4.1.5 MERKMALSEXTRAKTION ........................................................................... 42 4.1.6 MODELLIERUNG MITTELS UEBERWACHTEM LERNEN ..................................... 43 4.1.7 EXPERIMENTELLE VALIDIERUNG .................................................................. 43 4.1.8 ANWENDUNG ........................................................................................... 44 4.2 SONDERFAELLE DER VORGEHENSWEISE .................................................................... 44 4.2.1 ITERATIONSSCHLEIFEN .................................................................................. 44 4.2.2 ENDE-ZU-ENDE LERNEN ........................................................................... 45 4.2.3 VERWENDUNG VON ACTIVE LEARNING ..................................................... 45 5 ANWENDUNGSSTUDIEN UND ERGEBNISSE 47 5.1 IDENTIFIKATION OPTIMALER KORNGROESSENVERTEILUNGEN ....................................... 47 5.1.1 VORGEHENSBESCHREIBUNG ........................................................................ 47 5.1.2 DISKUSSION DER ERGEBNISSE .................................................................. 58 5.2 WALZTEXTUROPTIMIERUNG .................................................................................... 60 5.2.1 VORGEHENSBESCHREIBUNG ........................................................................ 61 5.2.2 DISKUSSION DER ERGEBNISSE .................................................................. 77 5.3 IDENTIFIKATION VON MATERIALMODELLPARAMETERN MITTELS DIREKTER INVERSER MODELLIERUNG .................................................................................................... 80 5.3.1 VORGEHENSBESCHREIBUNG ....................................................................... 80 5.3.2 DISKUSSION DER ERGEBNISSE ................................................................. 87 6 UEBERGREIFENDE DISKUSSION 89 7 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 99 A MATHEMATISCHE GRUNDLAGEN 103 A.L VEKTOR UND TENSOROPERATOREN ..................................................................... 103 A.2 GRADIENTEN VON SKALAR UND VEKTORFELDERN ............................................... 104 B ZUSAETZLICHE DATEN ZU DEN ANWENDUNGSBEISPIELEN 105 B.L IDENTIFIKATION OPTIMALER KORNGROESSENVERTEILUNGEN ..................................... 105 B.2 WALZTEXTUROPTIMIERUNG .................................................................................. 107 LITERATURVERZEICHNIS 111 VI EIGENE VEROEFFENTLICHUNGEN DANKSAGUNG 129 131 VII
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