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Generative learning‐based model for the prediction of 2D stress distribution
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In
Special Issue: 93rd Annual Meeting of the International Association of Applied Mathematics and Mechanics (GAMM) / Issue Edited by: M. Beitelschmidt, Ch. Böhm, K. Eckert, J. Fröhlich, M. Kästner, S. Löhnert, S. Neukamm, O. Sander, M. Schmidtchen, A. Voigt, J. Waimann, T. Wallmersperger, M. Kaliske
In
Proceedings in applied mathematics and mechanics : PAMM 23(4), Seiten/Artikel-Nr.:e202300201
2023
Online
DOI: 10.1002/pamm.202300201
DOI: 10.18154/RWTH-2024-03206
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/981756/files/981756.pdf
Einrichtungen
Projekte
- OA - Open Access Publikation mit Unterstützung der Universitätsbibliothek der RWTH Aachen University (X021000-OA) (X021000-OA)
- DFG project 501877598 - Optimierung des Crashverhaltens von Fahrzeugen mit Hilfe von datengetriebener künstlicher Intelligenz (501877598) (501877598)
- DFG project 460725022 - SPP 2353: Mehr Intelligenz wagen – Entwurfsassistenten in Mechanik und Dynamik (460725022) (460725022)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 510
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article/Contribution to a conference proceedings
Format
online
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Interne Identnummern
RWTH-2024-03206
Datensatz-ID: 981756
Beteiligte Länder
Germany
Related:
Proceedings
Special Issue: 93rd Annual Meeting of the International Association of Applied Mathematics and Mechanics (GAMM)
93. Annual Meeting of the International Association of Applied Mathematics and Mechanics, GAMM 2023, DresdenDresden, Germany, 30 May 2023 - 2 Jun 2023
Proceedings in applied mathematics and mechanics : PAMM 23(4), (2023)
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