Analyzing the complexity of ice with explainable machine learning for the development of an ice material model

Meeresregionen, die nur saisonal oder teilweise mit Eis bedeckt sind, sind für viele Interessengruppen von Bedeutung. Schiffe und Strukturen, die in diesen Regionen eingesetzt werden, müssen gegen Eislasten ausgelegt werden. Dies wird mit empirischen Ansätzen oder Modelleisversuchen gemacht, jedoch...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Autor*in:	Kellner, Leon [verfasserIn] Ehlers, Sören [akademischer betreuerIn] Hoffmann, Norbert - 1969- [akademischer betreuerIn]
Körperschaften:	Technische Universität Hamburg [Grad-verleihende Institution] Technische Universität Hamburg, Institut für Konstruktion und Festigkeit von Schiffen
Hochschulschrift:	Dissertation ; Technische Universität Hamburg ; 2022

Format:	E-Book
Sprache:	Englisch

Erschienen:	Hamburg: 2022

Rechteinformationen:	Open Access Namensnennung 4.0 International ; CC BY 4.0

Schlagwörter:	Maschinelles Lernen
Formangabe:	Hochschulschrift

Anmerkung:	Sonstige Körperschaft: Technische Universität Hamburg, Institut für Konstruktion und Festigkeit von Schiffen
Umfang:	1 Online-Ressource (vi, 159 Seiten) ; Illustrationen, Diagramme

Weitere Ausgabe:	Erscheint auch als Druck-Ausgabe Kellner, Leon: Analyzing the complexity of ice with explainable machine learning for the development of an ice material model - Hamburg, 2022

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DOI / URN:	urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 10.15480/882.4076

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abstract	Meeresregionen, die nur saisonal oder teilweise mit Eis bedeckt sind, sind für viele Interessengruppen von Bedeutung. Schiffe und Strukturen, die in diesen Regionen eingesetzt werden, müssen gegen Eislasten ausgelegt werden. Dies wird mit empirischen Ansätzen oder Modelleisversuchen gemacht, jedoch haben beide Ansätze mehrere Nachteile. Numerische Simulationen sind wünschenswert, aber deren Genauigkeit ist durch aktuelle Eismaterialmodelle begrenzt, da diese nur teilweise Eisverhalten abbilden können. Verbesserte Materialmodelle zu entwickeln ist durch Lücken, was Messungen in vollmaßstäblichen Versuchen und die Theorie der Eismechanik angeht, erschwert. Eine Datenbank kleinmaßstäblicher Versuche wird mit Ansätzen des erklärbaren maschinellen Lernens analysiert. Zudem wird ein Eismaterialmodell für elastisch-sprödes Verhalten von Eis entwickelt und in mehreren Studien angewandt. Seasonally or partially ice-covered sea areas are attractive to many stakeholders. Ships and structures operating in these areas must be designed to withstand ice-induced loads. This is done with empirical methods and model-scale ice tests, but these have various drawbacks. Numerical simulations are a desirable remedy, but their accuracy is limited because current ice material models only partially capture ice behavior. Improving ice material models is difficult due to gaps in ice mechanics theory and full-scale measurements. Small-scale experimental data is analyzed with explainable machine learning for an improved understanding of ice. An elastic-brittle material model is developed and applied in several studies. Sonstige Körperschaft: Technische Universität Hamburg, Institut für Konstruktion und Festigkeit von Schiffen
abstractGer	Meeresregionen, die nur saisonal oder teilweise mit Eis bedeckt sind, sind für viele Interessengruppen von Bedeutung. Schiffe und Strukturen, die in diesen Regionen eingesetzt werden, müssen gegen Eislasten ausgelegt werden. Dies wird mit empirischen Ansätzen oder Modelleisversuchen gemacht, jedoch haben beide Ansätze mehrere Nachteile. Numerische Simulationen sind wünschenswert, aber deren Genauigkeit ist durch aktuelle Eismaterialmodelle begrenzt, da diese nur teilweise Eisverhalten abbilden können. Verbesserte Materialmodelle zu entwickeln ist durch Lücken, was Messungen in vollmaßstäblichen Versuchen und die Theorie der Eismechanik angeht, erschwert. Eine Datenbank kleinmaßstäblicher Versuche wird mit Ansätzen des erklärbaren maschinellen Lernens analysiert. Zudem wird ein Eismaterialmodell für elastisch-sprödes Verhalten von Eis entwickelt und in mehreren Studien angewandt. Seasonally or partially ice-covered sea areas are attractive to many stakeholders. Ships and structures operating in these areas must be designed to withstand ice-induced loads. This is done with empirical methods and model-scale ice tests, but these have various drawbacks. Numerical simulations are a desirable remedy, but their accuracy is limited because current ice material models only partially capture ice behavior. Improving ice material models is difficult due to gaps in ice mechanics theory and full-scale measurements. Small-scale experimental data is analyzed with explainable machine learning for an improved understanding of ice. An elastic-brittle material model is developed and applied in several studies. Sonstige Körperschaft: Technische Universität Hamburg, Institut für Konstruktion und Festigkeit von Schiffen
abstract_unstemmed	Meeresregionen, die nur saisonal oder teilweise mit Eis bedeckt sind, sind für viele Interessengruppen von Bedeutung. Schiffe und Strukturen, die in diesen Regionen eingesetzt werden, müssen gegen Eislasten ausgelegt werden. Dies wird mit empirischen Ansätzen oder Modelleisversuchen gemacht, jedoch haben beide Ansätze mehrere Nachteile. Numerische Simulationen sind wünschenswert, aber deren Genauigkeit ist durch aktuelle Eismaterialmodelle begrenzt, da diese nur teilweise Eisverhalten abbilden können. Verbesserte Materialmodelle zu entwickeln ist durch Lücken, was Messungen in vollmaßstäblichen Versuchen und die Theorie der Eismechanik angeht, erschwert. Eine Datenbank kleinmaßstäblicher Versuche wird mit Ansätzen des erklärbaren maschinellen Lernens analysiert. Zudem wird ein Eismaterialmodell für elastisch-sprödes Verhalten von Eis entwickelt und in mehreren Studien angewandt. Seasonally or partially ice-covered sea areas are attractive to many stakeholders. Ships and structures operating in these areas must be designed to withstand ice-induced loads. This is done with empirical methods and model-scale ice tests, but these have various drawbacks. Numerical simulations are a desirable remedy, but their accuracy is limited because current ice material models only partially capture ice behavior. Improving ice material models is difficult due to gaps in ice mechanics theory and full-scale measurements. Small-scale experimental data is analyzed with explainable machine learning for an improved understanding of ice. An elastic-brittle material model is developed and applied in several studies. Sonstige Körperschaft: Technische Universität Hamburg, Institut für Konstruktion und Festigkeit von Schiffen
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Norbert Hoffmann Hamburg 2022 1 Online-Ressource (vi, 159 Seiten) Illustrationen, Diagramme Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Sonstige Körperschaft: Technische Universität Hamburg, Institut für Konstruktion und Festigkeit von Schiffen Dissertation Technische Universität Hamburg 2022 DE-830 Open Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Meeresregionen, die nur saisonal oder teilweise mit Eis bedeckt sind, sind für viele Interessengruppen von Bedeutung. Schiffe und Strukturen, die in diesen Regionen eingesetzt werden, müssen gegen Eislasten ausgelegt werden. Dies wird mit empirischen Ansätzen oder Modelleisversuchen gemacht, jedoch haben beide Ansätze mehrere Nachteile. Numerische Simulationen sind wünschenswert, aber deren Genauigkeit ist durch aktuelle Eismaterialmodelle begrenzt, da diese nur teilweise Eisverhalten abbilden können. 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Small-scale experimental data is analyzed with explainable machine learning for an improved understanding of ice. An elastic-brittle material model is developed and applied in several studies. DE-830 Namensnennung 4.0 International CC BY 4.0 cc https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Hochschulschrift (DE-588)4113937-9 (DE-627)105825778 (DE-576)209480580 gnd-content s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd (DE-627) Ehlers, Sören akademischer betreuerin (DE-588)1209507048 (DE-627)1697036600 dgs Hoffmann, Norbert 1969- akademischer betreuerin (DE-588)113319978X (DE-627)888702930 (DE-576)489158145 dgs Technische Universität Hamburg Grad-verleihende Institution (DE-588)1112763473 (DE-627)866918418 (DE-576)476770564 dgg Technische Universität Hamburg Institut für Konstruktion und Festigkeit von Schiffen (DE-588)1159998078 (DE-627)1023116677 (DE-576)505444305 oth Erscheint auch als Druck-Ausgabe Kellner, Leon Analyzing the complexity of ice with explainable machine learning for the development of an ice material model Hamburg, 2022 vi, 159 Seiten (DE-627)1789680581 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 Resolving-System kostenfrei https://doi.org/10.15480/882.4076 2022-02-02 Resolving-System kostenfrei http://hdl.handle.net/11420/11436 2022-02-02 Resolving-System kostenfrei https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 2022-02-02 Resolving-System https://d-nb.info/125033716X/34 2022-02-02 Langzeitarchivierung Nationalbibliothek GBV-ODiss GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_40 ISIL_DE-7 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_63 ISIL_DE-Wim2 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_151 ISIL_DE-546 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2403 ISIL_DE-LFER DSpace 54.72 Künstliche Intelligenz SEPA (DE-627)10641240X BO 045F 551.34 045F 620: Ingenieurwissenschaften 20 01 0084 4050954524 x 03-02-22 21 01 0046 4050974843 z 03-02-22 22 01 0018 4050996995 SUBolrd xu 03-02-22 23 01 0830 4046936835 tubdok Elektronischer Volltext; Pflichtex. f z 28-01-22 30 01 0104 4051025594 z 03-02-22 40 01 0007 4051039757 xsn 03-02-22 60 01 0705 405106025X OLRD z 03-02-22 63 01 3401 4051074145 ORD x 03-02-22 65 01 0003 4169795644 GBV-ODiss Open Access z 18-07-22 70 01 0089 4051083594 zdo 03-02-22 105 01 0841 4051185370 z 03-02-22 110 01 3110 4051094510 x 03-02-22 132 01 0959 4051110133 OLR-DISS x 03-02-22 151 01 0546 4051122980 OLR-ODISS z 03-02-22 161 01 0960 4051130789 ORD z 03-02-22 293 01 3293 4051168980 ORD z 03-02-22 370 01 4370 4051175804 x 03-02-22 2403 01 DE-LFER 4053519888 00 --%%-- --%%-- n --%%-- l01 08-02-22 20 01 0084 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 21 01 0046 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 22 01 0018 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 23 01 0830 https://doi.org/10.15480/882.4076 LF 30 01 0104 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 40 01 0007 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 60 01 0705 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 63 01 3401 E-Book http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 LF 65 01 0003 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 70 01 0089 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 105 01 0841 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 110 01 3110 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 132 01 0959 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 151 01 0546 Volltext http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 161 01 0960 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 293 01 3293 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 370 01 4370 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 2403 01 DE-LFER https://doi.org/10.15480/882.4076 2403 01 DE-LFER http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 23 00 DE-830 00 e-diss 60 01 0705 10 ho 20 01 0084 OLRD 110 01 3110 OLRD 370 01 4370 OLRD 22 01 0018 SUBolrd 23 01 0830 tubdok 23 01 0830 tuhh 60 01 0705 OLRD 63 01 3401 ORD 65 01 0003 GBV-ODiss 132 01 0959 OLR-DISS 151 01 0546 OLR-ODISS 161 01 0960 ORD 293 01 3293 ORD
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Norbert Hoffmann Hamburg 2022 1 Online-Ressource (vi, 159 Seiten) Illustrationen, Diagramme Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Sonstige Körperschaft: Technische Universität Hamburg, Institut für Konstruktion und Festigkeit von Schiffen Dissertation Technische Universität Hamburg 2022 DE-830 Open Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Meeresregionen, die nur saisonal oder teilweise mit Eis bedeckt sind, sind für viele Interessengruppen von Bedeutung. Schiffe und Strukturen, die in diesen Regionen eingesetzt werden, müssen gegen Eislasten ausgelegt werden. Dies wird mit empirischen Ansätzen oder Modelleisversuchen gemacht, jedoch haben beide Ansätze mehrere Nachteile. Numerische Simulationen sind wünschenswert, aber deren Genauigkeit ist durch aktuelle Eismaterialmodelle begrenzt, da diese nur teilweise Eisverhalten abbilden können. Verbesserte Materialmodelle zu entwickeln ist durch Lücken, was Messungen in vollmaßstäblichen Versuchen und die Theorie der Eismechanik angeht, erschwert. Eine Datenbank kleinmaßstäblicher Versuche wird mit Ansätzen des erklärbaren maschinellen Lernens analysiert. Zudem wird ein Eismaterialmodell für elastisch-sprödes Verhalten von Eis entwickelt und in mehreren Studien angewandt. Seasonally or partially ice-covered sea areas are attractive to many stakeholders. Ships and structures operating in these areas must be designed to withstand ice-induced loads. This is done with empirical methods and model-scale ice tests, but these have various drawbacks. Numerical simulations are a desirable remedy, but their accuracy is limited because current ice material models only partially capture ice behavior. Improving ice material models is difficult due to gaps in ice mechanics theory and full-scale measurements. Small-scale experimental data is analyzed with explainable machine learning for an improved understanding of ice. An elastic-brittle material model is developed and applied in several studies. DE-830 Namensnennung 4.0 International CC BY 4.0 cc https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Hochschulschrift (DE-588)4113937-9 (DE-627)105825778 (DE-576)209480580 gnd-content s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd (DE-627) Ehlers, Sören akademischer betreuerin (DE-588)1209507048 (DE-627)1697036600 dgs Hoffmann, Norbert 1969- akademischer betreuerin (DE-588)113319978X (DE-627)888702930 (DE-576)489158145 dgs Technische Universität Hamburg Grad-verleihende Institution (DE-588)1112763473 (DE-627)866918418 (DE-576)476770564 dgg Technische Universität Hamburg Institut für Konstruktion und Festigkeit von Schiffen (DE-588)1159998078 (DE-627)1023116677 (DE-576)505444305 oth Erscheint auch als Druck-Ausgabe Kellner, Leon Analyzing the complexity of ice with explainable machine learning for the development of an ice material model Hamburg, 2022 vi, 159 Seiten (DE-627)1789680581 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 Resolving-System kostenfrei https://doi.org/10.15480/882.4076 2022-02-02 Resolving-System kostenfrei http://hdl.handle.net/11420/11436 2022-02-02 Resolving-System kostenfrei https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 2022-02-02 Resolving-System https://d-nb.info/125033716X/34 2022-02-02 Langzeitarchivierung Nationalbibliothek GBV-ODiss GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_40 ISIL_DE-7 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_63 ISIL_DE-Wim2 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_151 ISIL_DE-546 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2403 ISIL_DE-LFER DSpace 54.72 Künstliche Intelligenz SEPA (DE-627)10641240X BO 045F 551.34 045F 620: Ingenieurwissenschaften 20 01 0084 4050954524 x 03-02-22 21 01 0046 4050974843 z 03-02-22 22 01 0018 4050996995 SUBolrd xu 03-02-22 23 01 0830 4046936835 tubdok Elektronischer Volltext; Pflichtex. f z 28-01-22 30 01 0104 4051025594 z 03-02-22 40 01 0007 4051039757 xsn 03-02-22 60 01 0705 405106025X OLRD z 03-02-22 63 01 3401 4051074145 ORD x 03-02-22 65 01 0003 4169795644 GBV-ODiss Open Access z 18-07-22 70 01 0089 4051083594 zdo 03-02-22 105 01 0841 4051185370 z 03-02-22 110 01 3110 4051094510 x 03-02-22 132 01 0959 4051110133 OLR-DISS x 03-02-22 151 01 0546 4051122980 OLR-ODISS z 03-02-22 161 01 0960 4051130789 ORD z 03-02-22 293 01 3293 4051168980 ORD z 03-02-22 370 01 4370 4051175804 x 03-02-22 2403 01 DE-LFER 4053519888 00 --%%-- --%%-- n --%%-- l01 08-02-22 20 01 0084 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 21 01 0046 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 22 01 0018 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 23 01 0830 https://doi.org/10.15480/882.4076 LF 30 01 0104 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 40 01 0007 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 60 01 0705 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 63 01 3401 E-Book http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 LF 65 01 0003 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 70 01 0089 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 105 01 0841 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 110 01 3110 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 132 01 0959 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 151 01 0546 Volltext http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 161 01 0960 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 293 01 3293 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 370 01 4370 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 2403 01 DE-LFER https://doi.org/10.15480/882.4076 2403 01 DE-LFER http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 23 00 DE-830 00 e-diss 60 01 0705 10 ho 20 01 0084 OLRD 110 01 3110 OLRD 370 01 4370 OLRD 22 01 0018 SUBolrd 23 01 0830 tubdok 23 01 0830 tuhh 60 01 0705 OLRD 63 01 3401 ORD 65 01 0003 GBV-ODiss 132 01 0959 OLR-DISS 151 01 0546 OLR-ODISS 161 01 0960 ORD 293 01 3293 ORD
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Norbert Hoffmann Hamburg 2022 1 Online-Ressource (vi, 159 Seiten) Illustrationen, Diagramme Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Sonstige Körperschaft: Technische Universität Hamburg, Institut für Konstruktion und Festigkeit von Schiffen Dissertation Technische Universität Hamburg 2022 DE-830 Open Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Meeresregionen, die nur saisonal oder teilweise mit Eis bedeckt sind, sind für viele Interessengruppen von Bedeutung. Schiffe und Strukturen, die in diesen Regionen eingesetzt werden, müssen gegen Eislasten ausgelegt werden. Dies wird mit empirischen Ansätzen oder Modelleisversuchen gemacht, jedoch haben beide Ansätze mehrere Nachteile. Numerische Simulationen sind wünschenswert, aber deren Genauigkeit ist durch aktuelle Eismaterialmodelle begrenzt, da diese nur teilweise Eisverhalten abbilden können. Verbesserte Materialmodelle zu entwickeln ist durch Lücken, was Messungen in vollmaßstäblichen Versuchen und die Theorie der Eismechanik angeht, erschwert. Eine Datenbank kleinmaßstäblicher Versuche wird mit Ansätzen des erklärbaren maschinellen Lernens analysiert. Zudem wird ein Eismaterialmodell für elastisch-sprödes Verhalten von Eis entwickelt und in mehreren Studien angewandt. Seasonally or partially ice-covered sea areas are attractive to many stakeholders. Ships and structures operating in these areas must be designed to withstand ice-induced loads. This is done with empirical methods and model-scale ice tests, but these have various drawbacks. Numerical simulations are a desirable remedy, but their accuracy is limited because current ice material models only partially capture ice behavior. Improving ice material models is difficult due to gaps in ice mechanics theory and full-scale measurements. Small-scale experimental data is analyzed with explainable machine learning for an improved understanding of ice. An elastic-brittle material model is developed and applied in several studies. DE-830 Namensnennung 4.0 International CC BY 4.0 cc https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Hochschulschrift (DE-588)4113937-9 (DE-627)105825778 (DE-576)209480580 gnd-content s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd (DE-627) Ehlers, Sören akademischer betreuerin (DE-588)1209507048 (DE-627)1697036600 dgs Hoffmann, Norbert 1969- akademischer betreuerin (DE-588)113319978X (DE-627)888702930 (DE-576)489158145 dgs Technische Universität Hamburg Grad-verleihende Institution (DE-588)1112763473 (DE-627)866918418 (DE-576)476770564 dgg Technische Universität Hamburg Institut für Konstruktion und Festigkeit von Schiffen (DE-588)1159998078 (DE-627)1023116677 (DE-576)505444305 oth Erscheint auch als Druck-Ausgabe Kellner, Leon Analyzing the complexity of ice with explainable machine learning for the development of an ice material model Hamburg, 2022 vi, 159 Seiten (DE-627)1789680581 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 Resolving-System kostenfrei https://doi.org/10.15480/882.4076 2022-02-02 Resolving-System kostenfrei http://hdl.handle.net/11420/11436 2022-02-02 Resolving-System kostenfrei https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 2022-02-02 Resolving-System https://d-nb.info/125033716X/34 2022-02-02 Langzeitarchivierung Nationalbibliothek GBV-ODiss GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_40 ISIL_DE-7 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_63 ISIL_DE-Wim2 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_151 ISIL_DE-546 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2403 ISIL_DE-LFER DSpace 54.72 Künstliche Intelligenz SEPA (DE-627)10641240X BO 045F 551.34 045F 620: Ingenieurwissenschaften 20 01 0084 4050954524 x 03-02-22 21 01 0046 4050974843 z 03-02-22 22 01 0018 4050996995 SUBolrd xu 03-02-22 23 01 0830 4046936835 tubdok Elektronischer Volltext; Pflichtex. f z 28-01-22 30 01 0104 4051025594 z 03-02-22 40 01 0007 4051039757 xsn 03-02-22 60 01 0705 405106025X OLRD z 03-02-22 63 01 3401 4051074145 ORD x 03-02-22 65 01 0003 4169795644 GBV-ODiss Open Access z 18-07-22 70 01 0089 4051083594 zdo 03-02-22 105 01 0841 4051185370 z 03-02-22 110 01 3110 4051094510 x 03-02-22 132 01 0959 4051110133 OLR-DISS x 03-02-22 151 01 0546 4051122980 OLR-ODISS z 03-02-22 161 01 0960 4051130789 ORD z 03-02-22 293 01 3293 4051168980 ORD z 03-02-22 370 01 4370 4051175804 x 03-02-22 2403 01 DE-LFER 4053519888 00 --%%-- --%%-- n --%%-- l01 08-02-22 20 01 0084 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 21 01 0046 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 22 01 0018 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 23 01 0830 https://doi.org/10.15480/882.4076 LF 30 01 0104 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 40 01 0007 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 60 01 0705 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 63 01 3401 E-Book http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 LF 65 01 0003 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 70 01 0089 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 105 01 0841 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 110 01 3110 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 132 01 0959 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 151 01 0546 Volltext http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 161 01 0960 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 293 01 3293 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 370 01 4370 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 2403 01 DE-LFER https://doi.org/10.15480/882.4076 2403 01 DE-LFER http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 23 00 DE-830 00 e-diss 60 01 0705 10 ho 20 01 0084 OLRD 110 01 3110 OLRD 370 01 4370 OLRD 22 01 0018 SUBolrd 23 01 0830 tubdok 23 01 0830 tuhh 60 01 0705 OLRD 63 01 3401 ORD 65 01 0003 GBV-ODiss 132 01 0959 OLR-DISS 151 01 0546 OLR-ODISS 161 01 0960 ORD 293 01 3293 ORD
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Norbert Hoffmann Hamburg 2022 1 Online-Ressource (vi, 159 Seiten) Illustrationen, Diagramme Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Sonstige Körperschaft: Technische Universität Hamburg, Institut für Konstruktion und Festigkeit von Schiffen Dissertation Technische Universität Hamburg 2022 DE-830 Open Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Meeresregionen, die nur saisonal oder teilweise mit Eis bedeckt sind, sind für viele Interessengruppen von Bedeutung. Schiffe und Strukturen, die in diesen Regionen eingesetzt werden, müssen gegen Eislasten ausgelegt werden. Dies wird mit empirischen Ansätzen oder Modelleisversuchen gemacht, jedoch haben beide Ansätze mehrere Nachteile. Numerische Simulationen sind wünschenswert, aber deren Genauigkeit ist durch aktuelle Eismaterialmodelle begrenzt, da diese nur teilweise Eisverhalten abbilden können. Verbesserte Materialmodelle zu entwickeln ist durch Lücken, was Messungen in vollmaßstäblichen Versuchen und die Theorie der Eismechanik angeht, erschwert. Eine Datenbank kleinmaßstäblicher Versuche wird mit Ansätzen des erklärbaren maschinellen Lernens analysiert. Zudem wird ein Eismaterialmodell für elastisch-sprödes Verhalten von Eis entwickelt und in mehreren Studien angewandt. Seasonally or partially ice-covered sea areas are attractive to many stakeholders. Ships and structures operating in these areas must be designed to withstand ice-induced loads. This is done with empirical methods and model-scale ice tests, but these have various drawbacks. Numerical simulations are a desirable remedy, but their accuracy is limited because current ice material models only partially capture ice behavior. Improving ice material models is difficult due to gaps in ice mechanics theory and full-scale measurements. Small-scale experimental data is analyzed with explainable machine learning for an improved understanding of ice. An elastic-brittle material model is developed and applied in several studies. DE-830 Namensnennung 4.0 International CC BY 4.0 cc https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Hochschulschrift (DE-588)4113937-9 (DE-627)105825778 (DE-576)209480580 gnd-content s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd (DE-627) Ehlers, Sören akademischer betreuerin (DE-588)1209507048 (DE-627)1697036600 dgs Hoffmann, Norbert 1969- akademischer betreuerin (DE-588)113319978X (DE-627)888702930 (DE-576)489158145 dgs Technische Universität Hamburg Grad-verleihende Institution (DE-588)1112763473 (DE-627)866918418 (DE-576)476770564 dgg Technische Universität Hamburg Institut für Konstruktion und Festigkeit von Schiffen (DE-588)1159998078 (DE-627)1023116677 (DE-576)505444305 oth Erscheint auch als Druck-Ausgabe Kellner, Leon Analyzing the complexity of ice with explainable machine learning for the development of an ice material model Hamburg, 2022 vi, 159 Seiten (DE-627)1789680581 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 Resolving-System kostenfrei https://doi.org/10.15480/882.4076 2022-02-02 Resolving-System kostenfrei http://hdl.handle.net/11420/11436 2022-02-02 Resolving-System kostenfrei https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 2022-02-02 Resolving-System https://d-nb.info/125033716X/34 2022-02-02 Langzeitarchivierung Nationalbibliothek GBV-ODiss GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_40 ISIL_DE-7 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_63 ISIL_DE-Wim2 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_151 ISIL_DE-546 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2403 ISIL_DE-LFER DSpace 54.72 Künstliche Intelligenz SEPA (DE-627)10641240X BO 045F 551.34 045F 620: Ingenieurwissenschaften 20 01 0084 4050954524 x 03-02-22 21 01 0046 4050974843 z 03-02-22 22 01 0018 4050996995 SUBolrd xu 03-02-22 23 01 0830 4046936835 tubdok Elektronischer Volltext; Pflichtex. f z 28-01-22 30 01 0104 4051025594 z 03-02-22 40 01 0007 4051039757 xsn 03-02-22 60 01 0705 405106025X OLRD z 03-02-22 63 01 3401 4051074145 ORD x 03-02-22 65 01 0003 4169795644 GBV-ODiss Open Access z 18-07-22 70 01 0089 4051083594 zdo 03-02-22 105 01 0841 4051185370 z 03-02-22 110 01 3110 4051094510 x 03-02-22 132 01 0959 4051110133 OLR-DISS x 03-02-22 151 01 0546 4051122980 OLR-ODISS z 03-02-22 161 01 0960 4051130789 ORD z 03-02-22 293 01 3293 4051168980 ORD z 03-02-22 370 01 4370 4051175804 x 03-02-22 2403 01 DE-LFER 4053519888 00 --%%-- --%%-- n --%%-- l01 08-02-22 20 01 0084 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 21 01 0046 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 22 01 0018 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 23 01 0830 https://doi.org/10.15480/882.4076 LF 30 01 0104 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 40 01 0007 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 60 01 0705 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 63 01 3401 E-Book http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 LF 65 01 0003 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 70 01 0089 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 105 01 0841 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 110 01 3110 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 132 01 0959 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 151 01 0546 Volltext http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 161 01 0960 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 293 01 3293 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 370 01 4370 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 2403 01 DE-LFER https://doi.org/10.15480/882.4076 2403 01 DE-LFER http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 23 00 DE-830 00 e-diss 60 01 0705 10 ho 20 01 0084 OLRD 110 01 3110 OLRD 370 01 4370 OLRD 22 01 0018 SUBolrd 23 01 0830 tubdok 23 01 0830 tuhh 60 01 0705 OLRD 63 01 3401 ORD 65 01 0003 GBV-ODiss 132 01 0959 OLR-DISS 151 01 0546 OLR-ODISS 161 01 0960 ORD 293 01 3293 ORD
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Norbert Hoffmann Hamburg 2022 1 Online-Ressource (vi, 159 Seiten) Illustrationen, Diagramme Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Sonstige Körperschaft: Technische Universität Hamburg, Institut für Konstruktion und Festigkeit von Schiffen Dissertation Technische Universität Hamburg 2022 DE-830 Open Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Meeresregionen, die nur saisonal oder teilweise mit Eis bedeckt sind, sind für viele Interessengruppen von Bedeutung. Schiffe und Strukturen, die in diesen Regionen eingesetzt werden, müssen gegen Eislasten ausgelegt werden. Dies wird mit empirischen Ansätzen oder Modelleisversuchen gemacht, jedoch haben beide Ansätze mehrere Nachteile. Numerische Simulationen sind wünschenswert, aber deren Genauigkeit ist durch aktuelle Eismaterialmodelle begrenzt, da diese nur teilweise Eisverhalten abbilden können. Verbesserte Materialmodelle zu entwickeln ist durch Lücken, was Messungen in vollmaßstäblichen Versuchen und die Theorie der Eismechanik angeht, erschwert. Eine Datenbank kleinmaßstäblicher Versuche wird mit Ansätzen des erklärbaren maschinellen Lernens analysiert. Zudem wird ein Eismaterialmodell für elastisch-sprödes Verhalten von Eis entwickelt und in mehreren Studien angewandt. Seasonally or partially ice-covered sea areas are attractive to many stakeholders. Ships and structures operating in these areas must be designed to withstand ice-induced loads. This is done with empirical methods and model-scale ice tests, but these have various drawbacks. Numerical simulations are a desirable remedy, but their accuracy is limited because current ice material models only partially capture ice behavior. Improving ice material models is difficult due to gaps in ice mechanics theory and full-scale measurements. Small-scale experimental data is analyzed with explainable machine learning for an improved understanding of ice. An elastic-brittle material model is developed and applied in several studies. DE-830 Namensnennung 4.0 International CC BY 4.0 cc https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Hochschulschrift (DE-588)4113937-9 (DE-627)105825778 (DE-576)209480580 gnd-content s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd (DE-627) Ehlers, Sören akademischer betreuerin (DE-588)1209507048 (DE-627)1697036600 dgs Hoffmann, Norbert 1969- akademischer betreuerin (DE-588)113319978X (DE-627)888702930 (DE-576)489158145 dgs Technische Universität Hamburg Grad-verleihende Institution (DE-588)1112763473 (DE-627)866918418 (DE-576)476770564 dgg Technische Universität Hamburg Institut für Konstruktion und Festigkeit von Schiffen (DE-588)1159998078 (DE-627)1023116677 (DE-576)505444305 oth Erscheint auch als Druck-Ausgabe Kellner, Leon Analyzing the complexity of ice with explainable machine learning for the development of an ice material model Hamburg, 2022 vi, 159 Seiten (DE-627)1789680581 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 Resolving-System kostenfrei https://doi.org/10.15480/882.4076 2022-02-02 Resolving-System kostenfrei http://hdl.handle.net/11420/11436 2022-02-02 Resolving-System kostenfrei https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 2022-02-02 Resolving-System https://d-nb.info/125033716X/34 2022-02-02 Langzeitarchivierung Nationalbibliothek GBV-ODiss GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_40 ISIL_DE-7 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_63 ISIL_DE-Wim2 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_151 ISIL_DE-546 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2403 ISIL_DE-LFER DSpace 54.72 Künstliche Intelligenz SEPA (DE-627)10641240X BO 045F 551.34 045F 620: Ingenieurwissenschaften 20 01 0084 4050954524 x 03-02-22 21 01 0046 4050974843 z 03-02-22 22 01 0018 4050996995 SUBolrd xu 03-02-22 23 01 0830 4046936835 tubdok Elektronischer Volltext; Pflichtex. f z 28-01-22 30 01 0104 4051025594 z 03-02-22 40 01 0007 4051039757 xsn 03-02-22 60 01 0705 405106025X OLRD z 03-02-22 63 01 3401 4051074145 ORD x 03-02-22 65 01 0003 4169795644 GBV-ODiss Open Access z 18-07-22 70 01 0089 4051083594 zdo 03-02-22 105 01 0841 4051185370 z 03-02-22 110 01 3110 4051094510 x 03-02-22 132 01 0959 4051110133 OLR-DISS x 03-02-22 151 01 0546 4051122980 OLR-ODISS z 03-02-22 161 01 0960 4051130789 ORD z 03-02-22 293 01 3293 4051168980 ORD z 03-02-22 370 01 4370 4051175804 x 03-02-22 2403 01 DE-LFER 4053519888 00 --%%-- --%%-- n --%%-- l01 08-02-22 20 01 0084 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 21 01 0046 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 22 01 0018 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 23 01 0830 https://doi.org/10.15480/882.4076 LF 30 01 0104 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 40 01 0007 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 60 01 0705 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 63 01 3401 E-Book http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 LF 65 01 0003 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 70 01 0089 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 105 01 0841 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 110 01 3110 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 132 01 0959 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 151 01 0546 Volltext http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 161 01 0960 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 293 01 3293 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 370 01 4370 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 2403 01 DE-LFER https://doi.org/10.15480/882.4076 2403 01 DE-LFER http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:830-882.0169126 23 00 DE-830 00 e-diss 60 01 0705 10 ho 20 01 0084 OLRD 110 01 3110 OLRD 370 01 4370 OLRD 22 01 0018 SUBolrd 23 01 0830 tubdok 23 01 0830 tuhh 60 01 0705 OLRD 63 01 3401 ORD 65 01 0003 GBV-ODiss 132 01 0959 OLR-DISS 151 01 0546 OLR-ODISS 161 01 0960 ORD 293 01 3293 ORD
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Schiffe und Strukturen, die in diesen Regionen eingesetzt werden, müssen gegen Eislasten ausgelegt werden. Dies wird mit empirischen Ansätzen oder Modelleisversuchen gemacht, jedoch haben beide Ansätze mehrere Nachteile. Numerische Simulationen sind wünschenswert, aber deren Genauigkeit ist durch aktuelle Eismaterialmodelle begrenzt, da diese nur teilweise Eisverhalten abbilden können. Verbesserte Materialmodelle zu entwickeln ist durch Lücken, was Messungen in vollmaßstäblichen Versuchen und die Theorie der Eismechanik angeht, erschwert. Eine Datenbank kleinmaßstäblicher Versuche wird mit Ansätzen des erklärbaren maschinellen Lernens analysiert. Zudem wird ein Eismaterialmodell für elastisch-sprödes Verhalten von Eis entwickelt und in mehreren Studien angewandt.</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Seasonally or partially ice-covered sea areas are attractive to many stakeholders. Ships and structures operating in these areas must be designed to withstand ice-induced loads. This is done with empirical methods and model-scale ice tests, but these have various drawbacks. Numerical simulations are a desirable remedy, but their accuracy is limited because current ice material models only partially capture ice behavior. Improving ice material models is difficult due to gaps in ice mechanics theory and full-scale measurements. Small-scale experimental data is analyzed with explainable machine learning for an improved understanding of ice. An elastic-brittle material model is developed and applied in several studies.</subfield></datafield><datafield tag="540" ind1=" " ind2=" "><subfield code="q">DE-830</subfield><subfield code="a">Namensnennung 4.0 International</subfield><subfield code="f">CC BY 4.0</subfield><subfield code="2">cc</subfield><subfield code="u">https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="a">Hochschulschrift</subfield><subfield code="0">(DE-588)4113937-9</subfield><subfield code="0">(DE-627)105825778</subfield><subfield code="0">(DE-576)209480580</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4193754-5</subfield><subfield code="0">(DE-627)105224782</subfield><subfield code="0">(DE-576)21008944X</subfield><subfield code="a">Maschinelles Lernen</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" 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Schiffe und Strukturen, die in diesen Regionen eingesetzt werden, müssen gegen Eislasten ausgelegt werden. Dies wird mit empirischen Ansätzen oder Modelleisversuchen gemacht, jedoch haben beide Ansätze mehrere Nachteile. Numerische Simulationen sind wünschenswert, aber deren Genauigkeit ist durch aktuelle Eismaterialmodelle begrenzt, da diese nur teilweise Eisverhalten abbilden können. Verbesserte Materialmodelle zu entwickeln ist durch Lücken, was Messungen in vollmaßstäblichen Versuchen und die Theorie der Eismechanik angeht, erschwert. Eine Datenbank kleinmaßstäblicher Versuche wird mit Ansätzen des erklärbaren maschinellen Lernens analysiert. Zudem wird ein Eismaterialmodell für elastisch-sprödes Verhalten von Eis entwickelt und in mehreren Studien angewandt.</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Seasonally or partially ice-covered sea areas are attractive to many stakeholders. Ships and structures operating in these areas must be designed to withstand ice-induced loads. This is done with empirical methods and model-scale ice tests, but these have various drawbacks. Numerical simulations are a desirable remedy, but their accuracy is limited because current ice material models only partially capture ice behavior. Improving ice material models is difficult due to gaps in ice mechanics theory and full-scale measurements. Small-scale experimental data is analyzed with explainable machine learning for an improved understanding of ice. An elastic-brittle material model is developed and applied in several studies.</subfield></datafield><datafield tag="540" ind1=" " ind2=" "><subfield code="q">DE-830</subfield><subfield code="a">Namensnennung 4.0 International</subfield><subfield code="f">CC BY 4.0</subfield><subfield code="2">cc</subfield><subfield code="u">https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="a">Hochschulschrift</subfield><subfield code="0">(DE-588)4113937-9</subfield><subfield code="0">(DE-627)105825778</subfield><subfield code="0">(DE-576)209480580</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4193754-5</subfield><subfield code="0">(DE-627)105224782</subfield><subfield code="0">(DE-576)21008944X</subfield><subfield code="a">Maschinelles Lernen</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" 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