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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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Numerical fracture mechanics
Numerical fracture mechanics
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Numerical fracture mechanics

M. H. Aliabadi D. P Rooke

Southampton, UK Boston Computational Mechanics Publications Dordrecht Boston Kluwer Academic Publishers c1991

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Mechanics of hard-magnetic soft materials
Mechanics of hard-magnetic soft materials
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Mechanics of hard-magnetic soft materials

Zhao, Ruike ; Kim, Yoonho ; Chester, Shawn A. ; Sharma, Pradeep ; Zhao, Xuanhe

Journal of the mechanics and physics of solids, 2019-03, Vol.124, p.244-263 [Periódico revisado por pares]

London: Elsevier Ltd

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The mechanics of plant morphogenesis
The mechanics of plant morphogenesis
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The mechanics of plant morphogenesis

Coen, Enrico ; Cosgrove, Daniel J

Science (American Association for the Advancement of Science), 2023-02, Vol.379 (6631), p.eade8055-eade8055 [Periódico revisado por pares]

United States: The American Association for the Advancement of Science

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Physics-informed neural networks (PINNs) for fluid mechanics: a review
Physics-informed neural networks (PINNs) for fluid mechanics: a review
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Physics-informed neural networks (PINNs) for fluid mechanics: a review

Cai, Shengze ; Mao, Zhiping ; Wang, Zhicheng ; Yin, Minglang ; Karniadakis, George Em

Acta mechanica Sinica, 2021-12, Vol.37 (12), p.1727-1738 [Periódico revisado por pares]

Beijing: The Chinese Society of Theoretical and Applied Mechanics; Institute of Mechanics, Chinese Academy of Sciences

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Snapping mechanics of the Venus flytrap (Dionaea muscipula)
Snapping mechanics of the Venus flytrap (Dionaea muscipula)
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Snapping mechanics of the Venus flytrap (Dionaea muscipula)

Sachse, Renate ; Westermeier, Anna ; Mylo, Max ; Nadasdi, Joey ; Bischoff, Manfred ; Speck, Thomas ; Poppinga, Simon

Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS, 2020-07, Vol.117 (27), p.16035-16042 [Periódico revisado por pares]

United States: National Academy of Sciences

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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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Mechanics of stretchable electronics
Mechanics of stretchable electronics
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Mechanics of stretchable electronics

Song, J.

Current opinion in solid state & materials science, 2015-06, Vol.19 (3), p.160-170 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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Mechanics of stretchy elastomer lattices
Mechanics of stretchy elastomer lattices
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Mechanics of stretchy elastomer lattices

Zhang, Yanchu ; Yu, Kunhao ; Lee, Kyung Hoon ; Li, Ketian ; Du, Haixu ; Wang, Qiming

Journal of the mechanics and physics of solids, 2022-02, Vol.159, p.104782, Article 104782 [Periódico revisado por pares]

London: Elsevier Ltd

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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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  1. Zienkiewicz, O
  2. Taylor, R
  3. Brebbia, C
  4. Bathe, K
  5. Owen, D

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  1. Finite Element Method
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