Dr. David Erzmann
Name
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Doktorand
Team Deep Learning und Inverse Probleme
Bibliothekstraße 5
28359 Bremen
Raum: MZH 2320
Telefon: +49 421 218-63822
E-Mail: erzmannprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de
Forschungsgebiete
- Deep Learning
- Inverse Probleme
- Industriemathematik
Projekte
Design-KIT - Künstliche Intelligenz in der mechanischen Bauteilentwicklung
Abschlussarbeiten
D. Erzmann, S. Dittmer.
Equivariant Neural Operators for gradient-Consistent Topology Optimization .
Journal of Computational Design and Engineering, 11(3):91-100, 2024.
DOI: 10.1093/jcde/qwae039
D. Erzmann, S. Dittmer, H. Harms, P. Maaß.
DL4TO: A Deep Learning Library for Sample-Efficient Topology Optimization.
Lecture Notes in Computer Science, Geometric Science of Information. GSI 2023 14071, Springer Verlag, 2023.
DOI: 10.1007/978-3-031-38271-0_54
S. Dittmer, D. Erzmann, H. Harms, P. Maaß.
SELTO: Sample-Efficient Learned Topology Optimization.
Zur Veröffentlichung eingereicht.
online unter: https://arxiv.org/abs/2209.05098