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SCALE Magazin

Erkennung von FEM-Geometrien mit Methoden des Maschinellen Lernens

11. April 2020

N. Scheider

Masterarbeit und Präsentation zur Masterarbeit | TU Dresden, 2020

ML-unterstützte Entwurfsmethoden zm Finden erlaubter Eingangsparameter – Am Beispiel von Crashtesting

24. März 2020

Julian Haluska

Masterarbeit und Präsentation zur Masterarbeit | TU Dresden, 2020

ViPrIA | Virtuelle Produktentwicklung mittels intelligenter Assistenzsysteme

18. März 2020

ViPrIA ist ein vom BMBF gefördertes Projekt mit dem Ziel der Entwicklung von intelligenten, d.h. auf Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning-Ansätzen (ML) basierenden Assistenzsystemen zur Unterstützung von Ingenieuren bei der simulationsbasierten, virtuellen Produktentwicklung.

ML@KaroProd | Maschinelles Lernen zur Prognose von Prozessparametern und Bauteilqualität in der automobilen Karosserieproduktion

11. März 2020

Das Vorhaben ML@KaroProd ist ein vom BMBF gefördertes Projekt mit dem Ziel, Maschinelles Lernen für die Prognose von Prozessparametern und Bauteilqualität in der automobilen Karosserieproduktion einzusetzen.

Application of Machine Learning Techniques through Simulation Data Management

11. November 2019

M. Thiele (SCALE)

Präsentation | VDI-Wissensforum, 2019

Parametervorhersage und automatisiertes Erzeugen von Verbindungstechnologien in CAX-Anwendungen von Automobil-Karosserien

27. Oktober 2019

Master Thesis vom SCALE Mitarbeiter Maximilian Knorr aus dem Jahre 2019.

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