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hp-VPINNs: Variational physics-informed neural networks with domain decomposition
hp-VPINNs: Variational physics-informed neural networks with domain decomposition
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hp-VPINNs: Variational physics-informed neural networks with domain decomposition

Kharazmi, Ehsan ; Zhang, Zhongqiang ; Karniadakis, George E.M.

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2021-02, Vol.374 (C), p.113547, Article 113547 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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2
Physics informed WNO
Physics informed WNO
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Physics informed WNO

N., Navaneeth ; Tripura, Tapas ; Chakraborty, Souvik

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2024-01, Vol.418, p.116546, Article 116546 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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3
PPINN: Parareal physics-informed neural network for time-dependent PDEs
PPINN: Parareal physics-informed neural network for time-dependent PDEs
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PPINN: Parareal physics-informed neural network for time-dependent PDEs

Meng, Xuhui ; Li, Zhen ; Zhang, Dongkun ; Karniadakis, George Em

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2020-10, Vol.370 (C), p.113250, Article 113250 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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4
Physics-informed neural networks for high-speed flows
Physics-informed neural networks for high-speed flows
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Physics-informed neural networks for high-speed flows

Mao, Zhiping ; Jagtap, Ameya D. ; Karniadakis, George Em

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2020-03, Vol.360, p.112789, Article 112789 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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5
A physics-based approach to modeling real-fuel combustion chemistry – II. Reaction kinetic models of jet and rocket fuels
A physics-based approach to modeling real-fuel combustion chemistry – II. Reaction kinetic models of jet and rocket fuels
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A physics-based approach to modeling real-fuel combustion chemistry – II. Reaction kinetic models of jet and rocket fuels

Xu, Rui ; Wang, Kun ; Banerjee, Sayak ; Shao, Jiankun ; Parise, Tom ; Zhu, Yangye ; Wang, Shengkai ; Movaghar, Ashkan ; Lee, Dong Joon ; Zhao, Runhua ; Han, Xu ; Gao, Yang ; Lu, Tianfeng ; Brezinsky, Kenneth ; Egolfopoulos, Fokion N. ; Davidson, David F. ; Hanson, Ronald K. ; Bowman, Craig T. ; Wang, Hai

Combustion and flame, 2018-07, Vol.193, p.520-537 [Periódico revisado por pares]

New York: Elsevier Inc

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6
Physics informed neural networks for continuum micromechanics
Physics informed neural networks for continuum micromechanics
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Physics informed neural networks for continuum micromechanics

Henkes, Alexander ; Wessels, Henning ; Mahnken, Rolf

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2022-04, Vol.393, p.114790, Article 114790 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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7
Physics-informed multi-LSTM networks for metamodeling of nonlinear structures
Physics-informed multi-LSTM networks for metamodeling of nonlinear structures
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Physics-informed multi-LSTM networks for metamodeling of nonlinear structures

Zhang, Ruiyang ; Liu, Yang ; Sun, Hao

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2020-09, Vol.369, p.113226, Article 113226 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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8
Mixed formulation of physics‐informed neural networks for thermo‐mechanically coupled systems and heterogeneous domains
Mixed formulation of physics‐informed neural networks for thermo‐mechanically coupled systems and heterogeneous domains
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Mixed formulation of physics‐informed neural networks for thermo‐mechanically coupled systems and heterogeneous domains

Harandi, Ali ; Moeineddin, Ahmad ; Kaliske, Michael ; Reese, Stefanie ; Rezaei, Shahed

International journal for numerical methods in engineering, 2024-02, Vol.125 (4), p.n/a [Periódico revisado por pares]

Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc

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9
Data‐physics driven reduced order homogenization
Data‐physics driven reduced order homogenization
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Data‐physics driven reduced order homogenization

Fish, Jacob ; Yu, Yang

International journal for numerical methods in engineering, 2023-04, Vol.124 (7), p.1620-1645 [Periódico revisado por pares]

Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc

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10
PhyCRNet: Physics-informed convolutional-recurrent network for solving spatiotemporal PDEs
PhyCRNet: Physics-informed convolutional-recurrent network for solving spatiotemporal PDEs
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PhyCRNet: Physics-informed convolutional-recurrent network for solving spatiotemporal PDEs

Ren, Pu ; Rao, Chengping ; Liu, Yang ; Wang, Jian-Xun ; Sun, Hao

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2022-02, Vol.389, p.114399, Article 114399 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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