Physik-informiertes maschinelles Lernen für komplexe Ingenieurprozesse: Von der Multiskalen-Modellierung bis zur Echtzeit-Vorhersage
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Hinkommen
ETH Hönggerberg, Wolfgang-Pauli-Strasse 27, 8093 Zürich
Höngg
Modernes Ingenieurwesen umfasst zunehmend komplexe Wechselwirkungen über mehrere physikalische Skalen, Bereiche und Betriebsbedingungen hinweg, was genaue und rechnerisch effiziente Modellierung zu einer großen Herausforderung macht. Herkömmliche physikalische Ansätze, einschließlich Finite-
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