Datengetriebene Berechnung in der Elastizität mittels Kernel-Regression

Diese Arbeit präsentiert einen einfachen nichtparametrischen Regressionsansatz für datengestütztes Rechnen in der Elastizitätstheorie. Wir wenden die Kernel-Regression auf einen Materialdatensatz an und formulieren ein System nichtlinearer Gleichungen, das gelöst wird, um einen statischen Gleichgewichtszustand einer elastischen Struktur zu ermitteln. Erste numerische Experimente zeigen, dass die vorgeschlagene Methode im Vergleich zu bestehenden Verfahren auch dann eine sinnvolle Lösung findet, wenn die Datenpunkte in einem gegebenen Materialdatensatz spärlich verteilt sind.