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Data-driven computational mechanics
Data-driven computational mechanics
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Data-driven computational mechanics

Kirchdoerfer, T. ; Ortiz, M.

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2016-06, Vol.304, p.81-101 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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2
Data-driven fracture mechanics
Data-driven fracture mechanics
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Data-driven fracture mechanics

Carrara, P. ; De Lorenzis, L. ; Stainier, L. ; Ortiz, M.

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2020-12, Vol.372, p.113390, Article 113390 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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3
Time fractional quantum mechanics
Time fractional quantum mechanics
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Time fractional quantum mechanics

Laskin, Nick

Chaos, solitons and fractals, 2017-09, Vol.102, p.16-28 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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4
Hydration structure of Na+, K+, F−, and Cl− in ambient and supercritical water: A quantum mechanics/molecular mechanics study
Hydration structure of Na+, K+, F−, and Cl− in ambient and supercritical water: A quantum mechanics/molecular mechanics study
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Hydration structure of Na+, K+, F−, and Cl− in ambient and supercritical water: A quantum mechanics/molecular mechanics study

Ma, Haibo

International journal of quantum chemistry, 2014-08, Vol.114 (15), p.1006-1011 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Blackwell Publishing Ltd

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5
Computational mechanics enhanced by deep learning
Computational mechanics enhanced by deep learning
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Computational mechanics enhanced by deep learning

Oishi, Atsuya ; Yagawa, Genki

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2017-12, Vol.327, p.327-351 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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6
A mechanics‐informed artificial neural network approach in data‐driven constitutive modeling
A mechanics‐informed artificial neural network approach in data‐driven constitutive modeling
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A mechanics‐informed artificial neural network approach in data‐driven constitutive modeling

As'ad, Faisal ; Avery, Philip ; Farhat, Charbel

International journal for numerical methods in engineering, 2022-06, Vol.123 (12), p.2738-2759 [Periódico revisado por pares]

Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc

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7
Geometric deep learning for computational mechanics Part I: anisotropic hyperelasticity
Geometric deep learning for computational mechanics Part I: anisotropic hyperelasticity
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Geometric deep learning for computational mechanics Part I: anisotropic hyperelasticity

Vlassis, Nikolaos N. ; Ma, Ran ; Sun, WaiChing

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2020-11, Vol.371, p.113299, Article 113299 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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8
Meshless physics‐informed deep learning method for three‐dimensional solid mechanics
Meshless physics‐informed deep learning method for three‐dimensional solid mechanics
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Meshless physics‐informed deep learning method for three‐dimensional solid mechanics

Abueidda, Diab W. ; Lu, Qiyue ; Koric, Seid

International journal for numerical methods in engineering, 2021-12, Vol.122 (23), p.7182-7201 [Periódico revisado por pares]

Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc

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9
A physics-informed deep learning framework for inversion and surrogate modeling in solid mechanics
A physics-informed deep learning framework for inversion and surrogate modeling in solid mechanics
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A physics-informed deep learning framework for inversion and surrogate modeling in solid mechanics

Haghighat, Ehsan ; Raissi, Maziar ; Moure, Adrian ; Gomez, Hector ; Juanes, Ruben

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2021-06, Vol.379, p.113741, Article 113741 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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10
The hp-d-adaptive finite cell method for geometrically nonlinear problems of solid mechanics
The hp-d-adaptive finite cell method for geometrically nonlinear problems of solid mechanics
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The hp-d-adaptive finite cell method for geometrically nonlinear problems of solid mechanics

Schillinger, D. ; Düster, A. ; Rank, E.

International journal for numerical methods in engineering, 2012-03, Vol.89 (9), p.1171-1202 [Periódico revisado por pares]

Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd

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