Deep material networks for efficient scale-bridging in thermomechanical simulations of solids

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Sebastian Gajek

Ngôn ngữ: eng

ISBN: KSP/1000155688

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: KIT Scientific Publishing 2023

Mô tả vật lý: 1 electronic resource (326 p.)

Bộ sưu tập: Tài liệu truy cập mở

ID: 373738

We investigate deep material networks (DMN). We lay the mathematical foundation of DMNs and present a novel DMN formulation, which is characterized by a reduced number of degrees of freedom. We present a efficient solution technique for nonlinear DMNs to accelerate complex two-scale simulations with minimal computational effort. A new interpolation technique is presented enabling the consideration of fluctuating microstructure characteristics in macroscopic simulations.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH