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  4. DL4TO : A Deep Learning Library for Sample-Efficient Topology Optimization
 
Zitierlink DOI
10.26092/elib/4171
Verlagslink DOI
10.1007/978-3-031-38271-0_54

DL4TO : A Deep Learning Library for Sample-Efficient Topology Optimization

Veröffentlichungsdatum
2023-08-01
Autoren
Erzmann, David  
Dittmer, Sören  
Harms, Henrik  
Maaß, Peter  
Zusammenfassung
We present and publish the DL4TO software library – a Python library for three-dimensional topology optimization. The framework is based on PyTorch and allows easy integration with neural networks. The library fills a critical void in the current research toolkit on the intersection of deep learning and topology optimization. We present the structure of the library’s main components and how it enabled the incorporation of physics concepts into deep learning models.
Schlagwörter
Topology optimization

; 

Deep learning

; 

Software library
Verlag
Springer
Institution
Universität Bremen  
Fachbereich
Fachbereich 03: Mathematik/Informatik (FB 03)  
Zentrale Wissenschaftliche Einrichtungen und Kooperationen  
Institute
AG Technomathematik  
MAPEX Center for Materials and Processes  
Dokumenttyp
Konferenzbeitrag
Zeitschrift/Sammelwerk
Geometric Science of Information: 6th International Conference, GSI 2023, St. Malo, France, August 30 – September 1, 2023, Proceedings, Part I
Startseite
543
Endseite
551
Zweitveröffentlichung
Ja
Dokumentversion
Postprint
Lizenz
Alle Rechte vorbehalten
Sprache
Englisch
Dateien
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Vorschaubild
Name

Erzmann et al_DL4TO_A Deep Learning Library for Sample-Efficient Topology Optimization_2023_accepted-version.pdf

Size

1.08 MB

Format

Adobe PDF

Checksum

(MD5):464ac6fa32db242ffc69fec5935f65d8

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