Rezaei, Shahed ; Harandi, Ali ; Moeineddin, Ahmad ; Xu, Bai-Xiang ; Reese, Stefanie (2022)
A mixed formulation for physics-informed neural networks as a potential solver for engineering problems in heterogeneous domains: Comparison with finite element method.
In: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 401
doi: 10.1016/j.cma.2022.115616
Artikel, Bibliographie
| Typ des Eintrags: | Artikel |
|---|---|
| Erschienen: | 2022 |
| Autor(en): | Rezaei, Shahed ; Harandi, Ali ; Moeineddin, Ahmad ; Xu, Bai-Xiang ; Reese, Stefanie |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | A mixed formulation for physics-informed neural networks as a potential solver for engineering problems in heterogeneous domains: Comparison with finite element method |
| Sprache: | Englisch |
| Publikationsjahr: | 1 November 2022 |
| Verlag: | Elsevier |
| Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: | Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering |
| Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: | 401 |
| DOI: | 10.1016/j.cma.2022.115616 |
| Zusätzliche Informationen: | Artikel-ID: 115616 |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 11 Fachbereich Material- und Geowissenschaften 11 Fachbereich Material- und Geowissenschaften > Materialwissenschaft 11 Fachbereich Material- und Geowissenschaften > Materialwissenschaft > Fachgebiet Mechanik Funktionaler Materialien |
| Hinterlegungsdatum: | 17 Jan 2023 06:06 |
| Letzte Änderung: | 26 Jan 2024 09:21 |
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