Dipl.-Ing. Lennart Linden
Dipl.-Ing. Lennart Linden
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Professur für Numerische und Experimentelle Festkörpermechanik
Professur für Numerische und Experimentelle Festkörpermechanik
Besuchsadresse:
Zeunerbau, Zimmer 350 George-Bähr-Straße 3c
01069 Dresden
Forschung
- Datengetriebene Materialmodellierung und Simulationstechniken
- Anwendung neuronaler Netze in der Festkörpermechanik
- Einbettung physikalischer Grundprinzipien in neuronale Netze
- Datengetriebene Materialmodellierung auf Basis von Vollfelddaten
- ResearchGate, GoogleScholar
Lehre
- Übungsbetreuung Kontinuumsmechanik (Hauptstudium)
- Übungsbetreuung Finite-Elemente-Methode (Hauptstudium)
- Übungsbetreuung Statik, Festigkeitslehre und Kinematik & Kinetik (Grundstudium)
Publikationen
2025
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A dual-stage constitutive modeling framework based on finite strain data-driven identification and physics-augmented neural networks, 1 Dez. 2025, in: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 447, 118289Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
2024
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Neural network-based multiscale modeling of finite strain magneto-elasticity with relaxed convexity criteria, März 2024, in: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 421, 116739Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
2023
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Neural networks meet hyperelasticity: A guide to enforcing physics, Okt. 2023, in: Journal of the Mechanics and Physics of Solids. 179, 105363Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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FEANN: an efficient data-driven multiscale approach based on physics-constrained neural networks and automated data mining, 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.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
2022
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FEANN - An efficient data-driven multiscale approach based on physics-constrained neural networks and automated data mining, 3 Juli 2022, 22 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Vorabdruck/Dokumentation/Bericht > Vorabdruck (Preprint)
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Automated constitutive modeling of isotropic hyperelasticity based on artificial neural networks, 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.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
2021
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Thermodynamically consistent constitutive modeling of isotropic hyperelasticity based on artificial neural networks, 2021, in: Proceedings in Applied Mathematics and Mechanics: PAMM. 21, 1, S. e202100144, 3 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Konferenzartikel
Konferenzbeiträge
2023
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Constitutive modeling based on physics-augmented neural networks for compressible hyperelastic materials Linden, L. (Redner:in), Kalina, K. A. (Beteiligte Person), Brummund, J. (Beteiligte Person), Klein, D. (Redner:in), Weeger, O. (Redner:in), Kästner, M. (Beteiligte Person) 30 Mai 2023 → 2 Juni 2023 Aktivität: Vortrag oder Präsentation an externen Einrichtungen/Veranstaltungen > Vortrag > Beigetragen
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Physics-augmented neural networks meet hyperelasticity Kalina, K. A. (Redner:in), Linden, L. (Beteiligte Person), Brummund, J. (Beteiligte Person), Klein, D. (Beteiligte Person), Weeger, O. (Beteiligte Person), Kästner, M. (Beteiligte Person) 21 März 2023 Aktivität: Vortrag oder Präsentation an externen Einrichtungen/Veranstaltungen > Vortrag > Beigetragen
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Physics-augmented neural networks meet hyperelasticity Linden, L. (Redner:in), Kalina, K. A. (Beteiligte Person), Brummund, J. (Beteiligte Person), Klein, D. (Redner:in), Weeger, O. (Redner:in), Kästner, M. (Beteiligte Person) 20 März 2023 → 21 März 2023 Aktivität: Vortrag oder Präsentation an externen Einrichtungen/Veranstaltungen > Vortrag > Beigetragen
2022
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An efficient data-driven multiscale scheme based on physics-constrained neural networks and autonomous data mining Linden, L. (Redner:in), Kalina, K. A. (Beteiligte Person), Brummund, J. (Beteiligte Person), Kästner, M. (Beteiligte Person) 19 Dez. 2022 Aktivität: Vortrag oder Präsentation an externen Einrichtungen/Veranstaltungen > Vortrag > Beigetragen
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An Automated Data-Driven Multiscale Scheme Based On Physically Informed Neural Networks Linden, L. (Redner:in), Kalina, K. A. (Beteiligte Person), Brummund, J. (Beteiligte Person), Kästner, M. (Beteiligte Person) 21 Sept. 2022 → 23 Sept. 2022 Aktivität: Vortrag oder Präsentation an externen Einrichtungen/Veranstaltungen > Vortrag > Beigetragen
Monografien
- L. Linden, Implementierung eines datengetriebenen Algorithmus zur Simulation von Fachwerken mit nicht linear elastischem Materialverhalten, Bachelorarbeit Mathematik, 2022
- L. Linden, Datengetriebene Modellierung anisotroper Elastizität bei finiten Deformationen mittels künstlicher neuronaler Netze, Diplomarbeit Maschinenbau, 2020