Lecture
Otto, A. (Speaker)¹; Raßloff, A.¹; Seibert, P.¹; Gebhardt, U.¹; Kalina, K.¹; Kästner, M.¹
25.09.2024
MSE 2024
Ein datengetriebenes Modell nutzt statistische und maschinelle Lernverfahren, um Zusammenhänge zwischen Eingangs- und Ausgangsgrößen direkt aus Experimenten oder Simulationen zu extrahieren. In der Werkstoffwissenschaft dient es zur Vorhersage von Phasen, Mikrostrukturen und Eigenschaften, zur Beschleunigung von Prozesssimulationen und zur Unterstützung von Legierungs- und Prozessoptimierung.
Frisch eingestellt
Vielgesehen
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