Recurrent and convolutional neural networks in structural dynamics: a modified attention steered encoder–decoder architecture versus LSTM versus GRU versus TCN topologies to predict the response of shock wave-loaded plates
The aim of the present study is to analyse and predict the structural deformations occurring during shock tube experiments with a series of recurrent and temporal convolutional neural networks. The goal is to determine the architecture that can best learn and predict physically and geometrically non...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Computational mechanics Ročník 72; číslo 4; s. 765 - 786 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Berlin/Heidelberg
Springer Berlin Heidelberg
01.10.2023
Springer Nature B.V |
| Témata: | |
| ISSN: | 0178-7675, 1432-0924 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!