Im Rahmen einer Kooperation der Arbeitsgruppen Festkörpermechanik (Prof. Stefan Hartmann) und Machine Learned Models for Engineers (Prof. Andreas Rausch, Institut for Software and Systems Engineering) wurden tiefe neuronale Netze (deep neural networks) eingesetzt, um mehrskalige Simulationen zu beschleunigen. Mehrskalige Simulationen mit finiten Elementen - sogenannte FE2 Simulationen - berücksichtigen die heterogene Mikrostruktur des untersuchten Materials, sind aber auch sehr rechenintensiv und zeitaufwendig. Durch den Einsatz neuronaler Netze konnte die Rechenzeit im Vergleich zu konventionellen Simulationen um den Faktor 5 000 beschleunigt werden.
Der Preprint FE2 computations with deep neural networks: algorithmic structure, data generation, and implementation ist abrufbar unter http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4485434
