Eintrag in der Universitätsbibliographie der TU Chemnitz
Farahani, Aida* ; Vitay, Julien ; Hamker, Fred H.
A Deep Learning Approach to Predict the Deviation of Sheet Metal Parts in Deep Drawing Process
| Universität: | Technische Universität Chemnitz | |
| Förderung: | BMFTR | |
| Institut: | Professur Künstliche Intelligenz | |
| Dokumentart: | Konferenzabstract | |
| ISBN/ISSN: | 978-3-9816215-8-7 | |
| URL/URN: | https://www.dynamore.de/en/training/conferences/past/16th-ls-dyna-forum-2022/2022-proceedings.pdf | |
| Quelle: | 16th LS-DYNA Forum, 11 th - 12 th October 2022, Bamberg, Germany, pp. 146-147 | |
| Freie Schlagwörter (Englisch): | Geometric Variation Modeling , Deep Learning , FEM Simulations |
