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Forschungsportal der TU Dresden

Lennart Linden Dipl.-Ing.
Person

Zugehörigkeiten

Professur für Numerische und Experimentelle Festkörpermechanik
- Wissenschaftliches Personal
- lennart.linden@tu-dresden.de

Identifizierungsnummern

Scopus Autor ID	57288132600

Veröffentlichungen
Aktivitäten

Neural network-based multiscale modeling of finite strain magneto-elasticity with relaxed convexity criteria

Kalina, K. A., Gebhart, P., Brummund, J., Linden, L., Sun, W. & Kästner, M., März 2024, in: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 421, 116739.

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung

Neural networks meet hyperelasticity: A guide to enforcing physics

Linden, L., Klein, D., Kalina, K. A., Brummund, J., Weeger, O. & Kästner, M., Okt. 2023, in: Journal of the Mechanics and Physics of Solids. 179, 105363.

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen

FEANN: an efficient data-driven multiscale approach based on physics-constrained neural networks and automated data mining

Kalina, K. A., Linden, L., Brummund, J. & Kästner, M., 8 Feb. 2023, in: Computational Mechanics : solids, fluids, engineered materials, aging infrastructure, molecular dynamics, heat transfer, manufacturing processes, optimization, fracture & integrity. 71, 5, S. 827-851 25 S.

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung

FEANN - An efficient data-driven multiscale approach based on physics-constrained neural networks and automated data mining

Kalina, K. A., Linden, L., Brummund, J. & Kästner, M., 3 Juli 2022, 22 S.

Publikation: Vorabdruck/Dokumentation/Bericht › Vorabdruck (Preprint)

Automated constitutive modeling of isotropic hyperelasticity based on artificial neural networks

Kalina, K. A., Linden, L., Brummund, J., Metsch, P. & Kästner, M., Jan. 2022, in: Computational Mechanics : solids, fluids, engineered materials, aging infrastructure, molecular dynamics, heat transfer, manufacturing processes, optimization, fracture & integrity. 69, S. 213-232 20 S.

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung

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Constitutive modeling with physics-augmented neural networks

Kalina, K. A. (Redner:in), Linden, L. (Beteiligte Person), Rosenkranz, M. (Beteiligte Person), Brummund, J. (Beteiligte Person), Klein, D. (Beteiligte Person), Weeger, O. (Beteiligte Person), Sun, W. (Beteiligte Person), Kästner, M. (Beteiligte Person)

26 Aug. 2024 → 29 Aug. 2024