Data‐driven physics‐based digital twins via a library of component‐based reduced‐order models
Summary This work proposes an approach that combines a library of component‐based reduced‐order models with Bayesian state estimation in order to create data‐driven physics‐based digital twins. Reduced‐order modeling produces physics‐based computational models that are reliable enough for predictive...
Uložené v:
| Vydané v: | International journal for numerical methods in engineering Ročník 123; číslo 13; s. 2986 - 3003 |
|---|---|
| Hlavní autori: | , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | English |
| Vydavateľské údaje: |
Hoboken, USA
John Wiley & Sons, Inc
15.07.2022
Wiley Subscription Services, Inc |
| Predmet: | |
| ISSN: | 0029-5981, 1097-0207 |
| On-line prístup: | Získať plný text |
| Tagy: |
Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
|
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!