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Data-driven physics-informed constitutive metamodeling of complex fluids: A multifidelity neural network (MFNN) framework
复杂流体的数据驱动物理信息本构元建模：多保真度神经网络（MFNN）框架
相关领域
流变学 人工神经网络 实验数据 计算机科学 人工智能 复杂流体 元建模 航程（航空） 本构方程 材料科学 机器学习 算法 机械 物理 热力学 数学 统计 有限元法 复合材料 程序设计语言
网址
https://doi.org/10.1122/8.0000138
AI链接 osti.govdoi.org
DOI
10.1122/8.0000138 doi
其它 期刊：Journal of Rheology
作者：Mohammadamin Mahmoudabadbozchelou; Marco Caggioni; Setareh Shahsavari; William H. Hartt; George Em Karniadakis; et al
出版日期：2021-02-11
求助人
归尘 在 2025-03-12 14:24:27 发布自安徽，悬赏 10 积分
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