Inhaber der Professur

Inhaber der Professur
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 inverses Werkstoffdesign
- 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
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
2023
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Overview of phase-field models for fatigue fracture in a unified framework , 4 Aug. 2023, in: Engineering Fracture Mechanics. 288, 109318Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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A comparative study on different neural network architectures to model inelasticity , 18 Juli 2023, in: International Journal for Numerical Methods in Engineering. 124 (2023), 21, S. 4802-4840, 39 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Shape optimization of additively manufactured lattices based on triply periodic minimal surfaces , 5 Juli 2023, in: Additive Manufacturing. 73(2023), 9 S., 103659Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Two-stage 2D-to-3D reconstruction of realistic microstructures: Implementation and numerical validation by effective properties , 1 Juli 2023, in: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 412, 116098Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Conditional diffusion-based microstructure reconstruction , Juni 2023, in: Materials today communications. 35, 105608Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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Modeling the temperature dependent deformation behavior of fiber reinforced thermoplastics for the analysis of thermoforming processes , 30 Mai 2023, S. 254, 1 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag zu Konferenzen > Abstract
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Fatigue monitoring and maneuver identification for vehicle fleets using a virtual sensing approach , Mai 2023, in: International Journal of Fatigue. 170, 107554Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel
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AMTwin - Datengetriebene Prozess-, Werkstoff- und Strukturanalyse für die additive Fertigung , 1 März 2023, 8 S.Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag zu Konferenzen > Paper
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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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Numerical and experimental studies on press-bolt joints for sheet metal applications - Static strength assessment , 1 Nov. 2022, in: Journal of Advanced Joining Processes. 6, 6, S. 100132, 100132Elektronische (Volltext-)VersionPublikation: Beitrag in Fachzeitschrift > Forschungsartikel