
Dr. techn. Malte Rolf
Lehrstuhl für Technische Mechanik
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Automated Model Discovery for Soft Matter Systems
(Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)Project leader: ,
Term: 1. Juli 2024 - 30. Juni 2029
Acronym: DISCOVER
Funding source: EU / European Research CouncilAutomatisierte Modelle bringen Erforschung weicher Materie voran
Weiche Materialien, die sich durch thermische oder mechanische Beanspruchung leicht verformen oder strukturell verändern lassen, sind im modernen Leben unverzichtbar, wobei sie Autonomie, Nachhaltigkeit und Gesundheit beeinflussen. Die genaue Modellierung dieser Materialien ist jedoch komplex und meist nur von wenigen gut ausgebildeten Fachleuten zu bewerkstelligen. Das Ziel des ERC-finanzierten Projekts DISCOVER besteht darin, die konstitutive Modellierung durch automatisierte Modellfindung zugänglicher zu gestalten. Zu den Zielen zählt die Entwicklung neuronaler Netzwerke, die selbstständig die besten Modelle, Parameter und Experimente für verschiedene Systeme der weichen Materie finden. Zudem werden die Forschenden die Leistung des Modells anhand verschiedener Experimente bewerten und bayessche Analysen zur Messung von Unsicherheiten einsetzen. Die automatisierte Modellfindung sollte die Erkundung eines breiten Spektrums von Modellparametern gestatten und Einblicke in Systeme aus weicher Materie bieten, die mit konventionellen Methoden nicht zu realisieren sind.
2026
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Reanimating the past: From historical collections of the placenta and uterus to modern imaging, machine learning, and multiscale modeling
In: Placenta (2026)
ISSN: 0143-4004
DOI: 10.1016/j.placenta.2026.02.013
2025
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Assessment of Aortic Dissection Remodeling with Patient-Specific Fluid-Structure Interaction Models
In: IEEE transactions on bio-medical engineering 72 (2025), p. 953-964
ISSN: 1558-2531
DOI: 10.1109/TBME.2024.3480362 - , , , :
A parameterized cross-sectional model for simulating balloon angioplasty in atherosclerotic arteries
In: International Journal For Numerical Methods in Biomedical Engineering 41 (2025), Article No.: e70058
ISSN: 2040-7939
DOI: 10.1002/cnm.70058 - , , , , , , :
Mechanisms of aortic dissection: From pathological changes to experimental and in silico models
In: Progress in Materials Science 150 (2025), Article No.: 101363
ISSN: 0079-6425
DOI: 10.1016/j.pmatsci.2024.101363 - , , , , , , , , , , , :
Computational modeling of endogenous tissue restoration in biodegradable implants: Bridging scaffold degradation and neo-tissue adaptation
In: Computers in Biology and Medicine 196 (2025), Article No.: 110741
ISSN: 0010-4825
DOI: 10.1016/j.compbiomed.2025.110741 - , , :
A reparameterization-invariant Bayesian framework for uncertainty estimation and calibration of simple materials
In: Computational Mechanics (2025), Article No.: 112704
ISSN: 0178-7675
DOI: 10.1007/s00466-024-02573-2
2024
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On the role of tissue mechanics in fluid–structure interaction simulations of patient-specific aortic dissection
In: International Journal for Numerical Methods in Engineering 125 (2024), Article No.: e7478
ISSN: 0029-5981
DOI: 10.1002/nme.7478
2023
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Morphological parameters affecting false lumen thrombosis following type B aortic dissection: a systematic study based on simulations of idealized models
In: Biomechanics and Modeling in Mechanobiology 22 (2023), p. 885-904
ISSN: 1617-7959
DOI: 10.1007/s10237-023-01687-5 - , , , , , :
Modelling the anisotropic inelastic response of polymeric scaffolds for in situ tissue engineering applications
In: Journal of the Royal Society Interface 20 (2023), Article No.: 20230318
ISSN: 1742-5662
DOI: 10.1098/rsif.2023.0318 - , , , :
A general model for anisotropic pseudo-elasticity and viscoelasticity at finite strains
In: Journal of the Mechanics and Physics of Solids 180 (2023), Article No.: 105403
ISSN: 0022-5096
DOI: 10.1016/j.jmps.2023.105403
2022
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Multiscale Experimental Characterization and Computational Modeling of the Human Aorta
In: Solid (Bio)mechanics: Challenges of the Next Decade: A Book Dedicated to Professor Gerhard A. Holzapfel, Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2022, p. 3-52 (Studies in Mechanobiology, Tissue Engineering and Biomaterials, Vol.24)
DOI: 10.1007/978-3-030-92339-6_1 - , , , , , , :
Stochastic modeling of inhomogeneities in the aortic wall and uncertainty quantification using a Bayesian encoder–decoder surrogate
In: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 401 (2022), Article No.: 115594
ISSN: 0045-7825
DOI: 10.1016/j.cma.2022.115594
2021
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A discrete approach for modeling degraded elastic fibers in aortic dissection
In: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 373 (2021), Article No.: 113511
ISSN: 0045-7825
DOI: 10.1016/j.cma.2020.113511 - , , , :
Efficient computational modelling of smooth muscle orientation and function in the aorta
In: Proceedings of the Royal Society A-Mathematical Physical and Engineering Sciences 477 (2021), Article No.: 20210592
ISSN: 1364-5021
DOI: 10.1098/rspa.2021.0592 - , , , :
Fluid‐Structure Interaction Simulations of Aortic Dissection
In: Proceedings in Applied Mathematics and Mechanics 20 (2021)
ISSN: 1617-7061
DOI: 10.1002/pamm.202000125
2020
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Detection, segmentation, simulation and visualization of aortic dissections: A review
In: Medical Image Analysis 65 (2020), Article No.: 101773
ISSN: 1361-8415
DOI: 10.1016/j.media.2020.101773