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Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations
Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations
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Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations

Raissi, M. ; Perdikaris, P. ; Karniadakis, G.E.

Journal of computational physics, 2019-02, Vol.378, p.686-707 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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2
PhyGeoNet: Physics-informed geometry-adaptive convolutional neural networks for solving parameterized steady-state PDEs on irregular domain
PhyGeoNet: Physics-informed geometry-adaptive convolutional neural networks for solving parameterized steady-state PDEs on irregular domain
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PhyGeoNet: Physics-informed geometry-adaptive convolutional neural networks for solving parameterized steady-state PDEs on irregular domain

Gao, Han ; Sun, Luning ; Wang, Jian-Xun

Journal of computational physics, 2021-03, Vol.428, p.110079, Article 110079 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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3
Complex Network Clustering by Multiobjective Discrete Particle Swarm Optimization Based on Decomposition
Complex Network Clustering by Multiobjective Discrete Particle Swarm Optimization Based on Decomposition
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Complex Network Clustering by Multiobjective Discrete Particle Swarm Optimization Based on Decomposition

Gong, Maoguo ; Cai, Qing ; Chen, Xiaowei ; Ma, Lijia

IEEE transactions on evolutionary computation, 2014-02, Vol.18 (1), p.82-97 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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4
Smoothed particle hydrodynamics method for fluid flows, towards industrial applications: Motivations, current state, and challenges
Smoothed particle hydrodynamics method for fluid flows, towards industrial applications: Motivations, current state, and challenges
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Smoothed particle hydrodynamics method for fluid flows, towards industrial applications: Motivations, current state, and challenges

Shadloo, M.S. ; Oger, G. ; Le Touzé, D.

Computers & fluids, 2016-09, Vol.136, p.11-34 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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5
Direct shape optimization through deep reinforcement learning
Direct shape optimization through deep reinforcement learning
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Direct shape optimization through deep reinforcement learning

Viquerat, Jonathan ; Rabault, Jean ; Kuhnle, Alexander ; Ghraieb, Hassan ; Larcher, Aurélien ; Hachem, Elie

Journal of computational physics, 2021-03, Vol.428, p.110080, Article 110080 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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6
A generalized wall boundary condition for smoothed particle hydrodynamics
A generalized wall boundary condition for smoothed particle hydrodynamics
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A generalized wall boundary condition for smoothed particle hydrodynamics

Adami, S. ; Hu, X.Y. ; Adams, N.A.

Journal of computational physics, 2012-08, Vol.231 (21), p.7057-7075 [Periódico revisado por pares]

Kidlington: Elsevier Inc

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7
NSFnets (Navier-Stokes flow nets): Physics-informed neural networks for the incompressible Navier-Stokes equations
NSFnets (Navier-Stokes flow nets): Physics-informed neural networks for the incompressible Navier-Stokes equations
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NSFnets (Navier-Stokes flow nets): Physics-informed neural networks for the incompressible Navier-Stokes equations

Jin, Xiaowei ; Cai, Shengze ; Li, Hui ; Karniadakis, George Em

Journal of computational physics, 2021-02, Vol.426 (C), p.109951, Article 109951 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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8
Deep Fluids: A Generative Network for Parameterized Fluid Simulations
Deep Fluids: A Generative Network for Parameterized Fluid Simulations
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Deep Fluids: A Generative Network for Parameterized Fluid Simulations

Kim, Byungsoo ; Azevedo, Vinicius C. ; Thuerey, Nils ; Kim, Theodore ; Gross, Markus ; Solenthaler, Barbara

Computer graphics forum, 2019-05, Vol.38 (2), p.59-70 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Blackwell Publishing Ltd

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9
Validation of OpenFOAM numerical methods and turbulence models for incompressible bluff body flows
Validation of OpenFOAM numerical methods and turbulence models for incompressible bluff body flows
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Validation of OpenFOAM numerical methods and turbulence models for incompressible bluff body flows

Robertson, E. ; Choudhury, V. ; Bhushan, S. ; Walters, D.K.

Computers & fluids, 2015-12, Vol.123, p.122-145 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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10
MFIX-Exa: A path toward exascale CFD-DEM simulations
MFIX-Exa: A path toward exascale CFD-DEM simulations
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MFIX-Exa: A path toward exascale CFD-DEM simulations

Musser, Jordan ; Almgren, Ann S ; Fullmer, William D ; Antepara, Oscar ; Bell, John B ; Blaschke, Johannes ; Gott, Kevin ; Myers, Andrew ; Porcu, Roberto ; Rangarajan, Deepak ; Rosso, Michele ; Zhang, Weiqun ; Syamlal, Madhava Evans, Thomas M

The international journal of high performance computing applications, 2022-01, Vol.36 (1), p.40-58 [Periódico revisado por pares]

London, England: SAGE Publications

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  1. Buscaglia, G
  2. Nakano, A

Neste Assunto:

  1. Computational Fluid Dynamics
  2. Computational Fluid Dynamics
  3. Science & Technology
  4. Technology
  5. Computer Simulation

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