Unter dem Titel „Machine-Learning Ansatz zur Vorhersage des Umformverhaltens thermoplastischer Faserkunststoffverbunde auf Basis von Krümmungsdaten“ untersucht die Arbeit von Jan Middelhoff den Einsatz von Machine-Learning-Modellen zur Vorhersage des Umformverhaltens thermoplastischer, endlosfaserverstärkter Gewebeprepregs im Thermoformprozess. Grundlage ist eine systematisch aufgebaute, krümmungsbasierte Trainingsdatenbasis, die auf parametrisierten Hauptkrümmungstypen basiert und simulationsgestützte Scherwinkelverteilungen als Labels nutzt. Verschiedene ML-Architekturen werden in diesem Buch analysiert. Zudem werden Multi-Input-Multi-Task-Ansätze integriert, um zusätzliche Prozessparameter zu berücksichtigen und mehrere Zielgrößen gleichzeitig vorherzusagen.
Das Buch richtet sich an Fachleute und Forschende aus den Bereichen Kunststofftechnik, Thermoforming, Machine Learning und simulationsgestützte Fertigung.
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(Quelle: Vulkan-Verlag)
