A physics-informed deep neural network for surrogate modeling in classical elasto-plasticity

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标题	A physics-informed deep neural network for surrogate modeling in classical elasto-plasticity 用于经典弹塑性代理建模的物理信息深度神经网络相关领域人工神经网络可塑性外推法膨胀的网络体系结构稳健性（进化）非线性系统本构方程人工智能计算机科学微尺度化学工程类数学材料科学有限元法岩土工程结构工程物理数学分析复合材料生物化学化学计算机安全量子力学基因数学教育
网址	https://doi.org/10.1016/j.compgeo.2023.105472 AI链接 arxiv.org arxiv.orgdoi.org
DOI	10.1016/j.compgeo.2023.105472 doi
其它	期刊：Computers and Geotechnics 作者：Mahdad Eghbalian; Mehdi Pouragha; Richard Wan 出版日期：2023-04-28
求助人	中森菜龙在 2025-01-07 17:05:46 发布自美国，悬赏 10 积分
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