Deep learning operator network for plastic deformation with variable loads and material properties
The advent of data-driven and physics-informed neural networks has sparked interest in deep neural networks as universal approximators of solutions in various scientific and engineering communities. However, in most existing approaches, neural networks can only provide solutions for a fixed set of i...
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| Veröffentlicht in: | Engineering with computers Jg. 40; H. 2; S. 917 - 929 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
London
Springer London
01.04.2024
Springer Nature B.V |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0177-0667, 1435-5663 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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