Publications
|
Unsupervised learning of history-dependent constitutive material laws with thermodynamically-consistent neural networks in the modified Constitutive Relation Error framework.Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2024, 425, pp.116967. ⟨10.1016/j.cma.2024.116967⟩
Article dans une revue
hal-04368755v1
|
Intégrer les connaissances physiques dans les réseaux de neurones : application à l’apprentissage des lois de comportement matériaux à partir de mesures de déformation par fibres optiquesLa Revue 3E.I, 2022, 109
Article dans une revue
hal-04424259v1
|
|
Scientific machine learning and physics-augmented neural networks for hybrid digital twinsJournée du GDR I-GAIA, 2023, Paris, France
Poster de conférence
hal-04425617v1
|
|
Physics-augmented neural networks for constitutive modeling: training with the modified Constitutive Relation ErrorMORTech 2023 – 6th International Workshop on Model Reduction Techniques, Nov 2023, Gif-sur-Yvette, France
Poster de conférence
hal-04361330v2
|
|
Apprentissage non-supervisé de lois de comportement nonlinéaires avec réseau de neurones thermodynamiquement consistent par minimisation de l'erreur en relation de comportement modifiée2024
Pré-publication, Document de travail
hal-04361339v1
|
|
A novel DDDAS architecture combining advanced sensing and simulation technologies for effective real-time structural health monitoring2023
Pré-publication, Document de travail
hal-04425882v1
|
|
Use of physics-augmented neural networks for unsupervised learning of material constitutive relations - Comparison of the NN-Euclid and NN-mCRE methodsENS Paris-Saclay; Centrale Supélec. 2023
Rapport
hal-04255767v1
|