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1A methodology for direct parameter identification for experimental results using machine learning — Real world application to the highly non-linear deformation behavior of FRP
J. Gerritzen, A. Hornig, P. Winkler, und M. Gude. Computational Materials Science, (September 2024)Publisher Copyright: © 2024 The Author(s).
vor 13 Stunden von @scadsfct
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topic_engineering
area_architectures
Constitutive
FIS_scads
Fiber
Machine
Neural
Parameter
identification
learning,
modeling,
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reinforced
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1Direct parameter identification for highly nonlinear strain rate dependent constitutive models using machine learning
J. Gerritzen, A. Hornig, P. Winkler, und M. Gude. ECCM21 - Proceedings of the 21st European Conference on Composite Materials, 3, Seite 1252--1259. European Society for Composite Materials (ESCM), (02.07.2024)21st European Conference on Composite Materials, ECCM 21 ; Conference date: 02-07-2024 Through 05-07-2024.
vor 13 Stunden von @scadsfct
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topic_engineering
area_architectures
Convolutional
Direct
FIS_scads
Fiber
Machine
Strain
dependency,
identification,
learning,
networks,
neural
parameter
plastics
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reinforced
topic_engineeringarea_architecturesConvolutionalDirectFIS_scadsFiberMachineStraindependency,identification,learning,networks,neuralparameterplasticsratereinforced
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1Automated Nystagmus Parameter Determination: Differentiating Nystagmic from Voluntary Eye-Movements
A. Walther, J. Striegl, C. Loitsch, S. Pannasch, und G. Weber. Digital Human Modeling and Applications in Health, Safety, Ergonomics and Risk Management - 14th International Conference, DHM 2023, Held as Part of the 25th HCI International Conference, HCII 2023, Proceedings, Seite 341--354. Germany, Springer, Berlin u. a., (2023)Publisher Copyright: © 2023, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.; 14th International Conference Digital Human Modeling and Applications in Health, Safety, Ergonomics and Risk Management, DHM 2023 ; Conference date: 23-07-2023 Through 28-07-2023.
vor 13 Stunden von @scadsfct
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area_responsibleai
Classification,
Determination,
Eye-Movement
FIS_scads
Modelling
Nystagmus
Parameter
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1A methodology for direct parameter identification for experimental results using machine learning — Real world application to the highly non-linear deformation behavior of FRP

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