Inhaber der Professur
Inhaber der Professur für Numerische und Experimentelle Festkörpermechanik
NameProf. Dr.-Ing. habil. Markus Kästner
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Professur für Numerische und Experimentelle Festkörpermechanik
Professur für Numerische und Experimentelle Festkörpermechanik
Besuchsadresse:
Zeunerbau, Zimmer 352 George-Bähr-Straße 3c
01069 Dresden
Forschung
Datengetriebene Prozess-, Werkstoff und Strukturanalyse
- Mikrostrukturcharakterisierung und -rekonstruktion
- Beschreibung von Prozess-Struktur-Eigenschafts-(PSE)-Beziehungen
- Exploration von PSE-Beziehungen und Optimierung
- Virtual Sensing und Klassifizierung zur Belastungs- und Beanspruchungsermittlung
- Digitale Zwillinge für die zustandsabhängige Wartung
Entwicklung daten- und modellbasierter Berechnungsverfahren
- Physikinformierte Neuronale Netze zur Materialmodellierung
- Datengetriebene Mehrskalensimulation mit automatischer Datenanreicherung
- Phasenfeldmodellierung von Rissfortschritts- und Strukturevolutionsprozessen
- Modellierung gekoppelter Feldprobleme
- Homogenisierungsmethoden für gekoppelte Feldprobleme
- Adaptive Isogeometrische Analyse (IGA)
- Erweiterte Finite-Elemente-Methode (XFEM)
Experimentelle Charakterisierung und Modellierung des Materialverhaltens
- Schädigungs- und Versagensverhalten additiv gefertigter Werkstoffe
- Prozessinduzierte Beeinflussung der Werkstofflebensdauer
- Inelastisches, dehnratenabhängiges Materialverhalten von Polymeren
- Schädigungsverhalten von Faser-Kunststoff-Verbunden
- Magnetosensitive Elastomere und Fluide
- Experimentelle Validierung von Materialmodellen
Ausgewählte Projekte
- DFG-Schwerpunktprogramm SPP 2489 DaMic
- DFG-Graduiertenkolleg GRK 2868 D³
- AMTwin - Datengetriebene Prozess-, Werkstoff- und Strukturanalyse für die additive Fertigung
- ePredict - Predictive Maintenance für die E-Mobilität
- LRVTwin - Ein digitaler Stadtbahnzwilling
- Drucksache - Skalenübergreifende Charakterisierung und Modellierung additiv gefertigter Gitterstrukturen
Publikationen
2022
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Additively manufactured AlSi10Mg lattices – Potential and limits of modelling as-designed structures , Aug. 2022, in: Materials and Design. 220, 15 S., 110796Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Phase‐Field Modelling of Brittle Fracture along the Thickness Direction of Plates and Shells , 29 April 2022, in: International Journal for Numerical Methods in Engineering. 123, 17, S. 4094-4118, 25 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Performance Assessment of different Machine Learning Algorithm for Life-Time Prediction of Solder Joints based on Synthetic Data , 20 April 2022Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag zu Konferenzen > Paper
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Descriptor-based reconstruction of three-dimensional microstructures through gradient-based optimization , 1 April 2022, in: Acta materialia. 2022, 227, 117667Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Estimation of fatigue life for clinched joints with the Local Strain Approach , 17 März 2022, Procedia Structural Integrity. C Aufl., Band 38. S. 572 - 580, 9 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Konferenzband
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Experimental-numerical analysis of microstructure-property linkages for additively manufactured materials , 17 März 2022, in: Procedia Structural Integrity. 38, S. 4-11, 8 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Automated constitutive modeling of isotropic hyperelasticity based on artificial neural networks , Jan. 2022, in: Computational mechanics. 69, S. 213-232, 20 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Datenbasiertes Predictive Maintenance in der E-Mobilität , 2022, in: DVM Bericht. 2022, 148Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Konferenzartikel
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Experimental-Numerical Analysis of Microstructure-Property Linkages for Additively Manufactured Materials , 2022, Advanced Structured Materials. Springer Science and Business Media B.V., S. 189-206, 18 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten > Beitrag in Buch/Sammelband/Gutachten
2021
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A Virtual Sensing approach for approximating nonlinear dynamical systems using LSTM networks , 14 Dez. 2021, in: Proceedings in applied mathematics and mechanics : PAMM. 21, 1Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Konferenzartikel