Zum Inhalt springen
Technische Universität München

Arne Hildenbrand, M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Forschungsschwerpunkte

  • Unsicherheitsquantifizierung und Bayes’sche-/ Variationsinferenz Methoden
  • Datengetriebene Deep-Learning-Methoden
  • Galerkin Methoden für akustische Probleme

Lehrveranstaltungen

Wintersemester 2024/25

Titel LV-Nr. Termine Dauer Art Vortragende/r (Mitwirkende/r)
Computational Acoustics 0000000843 Link 2 VO
S. Marburg
M. Buba
M. Dogu
A. Hildenbrand
S. Marburg
Computational Acoustics 0000000842 Link 1 UE
S. Marburg [L]
M. Dogu
A. Hildenbrand
M. Buba
Industrienahe FE-Analyse in der Vibroakustik 0000000069 Link 4 PR
S. Marburg [L]
M. Scholz
A. Hildenbrand
M. Buba
Numerische Akustik in Python 0000004305 Link 4 PR
S. Marburg [L]
S. A. Preuss
A. Hildenbrand
M. Dogu
M. Buba

Publikationen

2023

  • Hildenbrand, Arne: Probabilistische Modellierung der Admittanzantwort einer Autokarosserie mit Hilfe eines Variational Autoencoder Ersatzmodells. Fortschritte der Akustik - DAGA 2023, 49. Jahrestagung für Akustik, 06.-09. März 2023, Hamburg, Deutsche Gesellschaft für Akustik e.V. (DEGA), 2023https://pub.dega-akustik.de/DAGA_2023 mehr… BibTeX

2022

  • Schmid, J. D.; Hildenbrand, A.; Gurbuz, C., Luegmair, M.; Marburg, S.: Variational Autoencoders for Dimensionality Reduction of Automotive Vibroacoustic Models. SAE Technical Paper, SAE International, 2022 mehr… BibTeX Volltext ( DOI )
To top