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...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Computational mechanics Ročník 72; číslo 4; s. 765 - 786
Hlavní autoři: Tandale, Saurabh Balkrishna, Stoffel, Marcus
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!
Nejprve se musíte přihlásit.