文献
J-GLOBAL ID:202202212531243826
整理番号:22A0888920
マイクロスケール特徴を持つ構造物における局所応力場を予測するためのBayesマルチスケールCNNフレームワーク【JST・京大機械翻訳】
A Bayesian multiscale CNN framework to predict local stress fields in structures with microscale features
著者 (7件):
Krokos Vasilis
(School of Engineering, Cardiff University, Cardiff, UK)
,
Krokos Vasilis
(Synopsys Northern Europe Ltd, Exeter, UK)
,
Bui Xuan Viet
(Synopsys Northern Europe Ltd, Exeter, UK)
,
Bordas Stephane P. A.
(Institute for Computational Engineering, Faculty of Science, Technology and Communication, University of Luxembourg, Esch-sur-Alzette, Luxembourg)
,
Young Philippe
(School of Engineering, Mathematics and Physical Sciences, University of Exeter, Exeter, UK)
,
Kerfriden Pierre
(School of Engineering, Cardiff University, Cardiff, UK)
,
Kerfriden Pierre
(Centre des Materiaux, Mines ParisTech / PSL University, Evry, France)
資料名:
Computational Mechanics
(Computational Mechanics)
巻:
69
号:
3
ページ:
733-766
発行年:
2022年
JST資料番号:
D0956B
ISSN:
0178-7675
CODEN:
CMMEEE
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
ドイツ (DEU)
言語:
英語 (EN)