Die Topologieoptimierung ist die Suche einer optimalen Bauteilgeometrie in Abhängigkeit des Einsatzfalls. Für komplexe Probleme kann die Topologieoptimierung aufgrund eines hohen Detailgrades viel Zeit- und Rechenkapazität erfordern. Diese Nachteile der Topologieoptimierung sollen mittels Deep Learning reduziert werden, so dass eine Topologieoptimierung dem Konstrukteur als sekundenschnelle Hilfe dient. Das Deep Learning ist die Erweiterung künstlicher neuronaler Netzwerke, mit denen Muster oder Verhaltensregeln erlernt werden können. So soll die bislang numerisch berechnete Topologieoptimierung mit dem Deep Learning Ansatz gelöst werden. Hierzu werden Ansätze, Berechnungsschema und erste Schlussfolgerungen vorgestellt und diskutiert.


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    Titel :

    Topologieoptimierung mittels Deep Learning


    Beteiligte:
    Halle, Alex (Autor:in) / Hasse, Alexander (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    05.07.2019


    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch



    Klassifikation :

    DDC:    629



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