Benedikt Sterr: Machine learning aided multiscale mechanics of fiber suspensions, Kartoniert / Broschiert
Machine learning aided multiscale mechanics of fiber suspensions
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- Verlag:
- Karlsruher Institut für Technologie, 11/2025
- Einband:
- Kartoniert / Broschiert
- Sprache:
- Englisch
- ISBN-13:
- 9783731514213
- Artikelnummer:
- 12575615
- Umfang:
- 206 Seiten
- Nummer der Auflage:
- 25001
- Ausgabe:
- 1. Auflage
- Gewicht:
- 306 g
- Maße:
- 210 x 148 mm
- Stärke:
- 13 mm
- Erscheinungstermin:
- 24.11.2025
- Hinweis
-
Achtung: Artikel ist nicht in deutscher Sprache!
Klappentext
We present a Fast-Fourier-Transform (FFT) based computational approach to computing the viscous stress response of rigid fibers suspended in a non-Newtonian medium. We identify closed-form models for the fiber suspension viscosity from data obtained with the FFT-based computational approach by leveraging supervised machine learning techniques. Furthermore, we present a novel Deep Material Network architecture capable of treating suspensions of rigid particles with high computational efficiency.
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Benedikt Sterr
Machine learning aided multiscale mechanics of fiber suspensions
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