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Data-driven computational mechanics
Data-driven computational mechanics
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Data-driven computational mechanics

Kirchdoerfer, T. ; Ortiz, M.

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2016-06, Vol.304, p.81-101 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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2
Data-driven fracture mechanics
Data-driven fracture mechanics
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Data-driven fracture mechanics

Carrara, P. ; De Lorenzis, L. ; Stainier, L. ; Ortiz, M.

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2020-12, Vol.372, p.113390, Article 113390 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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3
Modern Trends in Structural and Solid Mechanics 1: Statics and Stability
Modern Trends in Structural and Solid Mechanics 1: Statics and Stability
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Modern Trends in Structural and Solid Mechanics 1: Statics and Stability

Challamel, Noel ; Kaplunov, Julius ; Takewaki, Izuru

Newark: John Wiley & Sons, Incorporated 2021

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4
Computational mechanics enhanced by deep learning
Computational mechanics enhanced by deep learning
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Computational mechanics enhanced by deep learning

Oishi, Atsuya ; Yagawa, Genki

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2017-12, Vol.327, p.327-351 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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5
Geometric deep learning for computational mechanics Part I: anisotropic hyperelasticity
Geometric deep learning for computational mechanics Part I: anisotropic hyperelasticity
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Geometric deep learning for computational mechanics Part I: anisotropic hyperelasticity

Vlassis, Nikolaos N. ; Ma, Ran ; Sun, WaiChing

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2020-11, Vol.371, p.113299, Article 113299 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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6
A mechanics‐informed artificial neural network approach in data‐driven constitutive modeling
A mechanics‐informed artificial neural network approach in data‐driven constitutive modeling
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A mechanics‐informed artificial neural network approach in data‐driven constitutive modeling

As'ad, Faisal ; Avery, Philip ; Farhat, Charbel

International journal for numerical methods in engineering, 2022-06, Vol.123 (12), p.2738-2759 [Periódico revisado por pares]

Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc

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7
A physics-informed deep learning framework for inversion and surrogate modeling in solid mechanics
A physics-informed deep learning framework for inversion and surrogate modeling in solid mechanics
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A physics-informed deep learning framework for inversion and surrogate modeling in solid mechanics

Haghighat, Ehsan ; Raissi, Maziar ; Moure, Adrian ; Gomez, Hector ; Juanes, Ruben

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2021-06, Vol.379, p.113741, Article 113741 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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8
Meshless physics‐informed deep learning method for three‐dimensional solid mechanics
Meshless physics‐informed deep learning method for three‐dimensional solid mechanics
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Meshless physics‐informed deep learning method for three‐dimensional solid mechanics

Abueidda, Diab W. ; Lu, Qiyue ; Koric, Seid

International journal for numerical methods in engineering, 2021-12, Vol.122 (23), p.7182-7201 [Periódico revisado por pares]

Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc

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9
Nonlinear mechanics of accretion
Nonlinear mechanics of accretion
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Nonlinear mechanics of accretion

Sozio, Fabio ; Yavari, Arash

Journal of nonlinear science, 2019-08, Vol.29 (4), p.1813-1863 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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10
Granular Dynamics, Contact Mechanics and Particle System Simulations: A DEM study
Granular Dynamics, Contact Mechanics and Particle System Simulations: A DEM study
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Granular Dynamics, Contact Mechanics and Particle System Simulations: A DEM study

Thornton, Colin

Cham: Springer Nature 2015

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