文献
J-GLOBAL ID:202202290087317282
整理番号:22A1090300
粒子を含む流れにおける力とトルクのニューラルネットワークモデリングのための物理にヒントを得たアーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】
Physics-inspired architecture for neural network modeling of forces and torques in particle-laden flows
著者 (4件):
Seyed-Ahmadi Arman
(Department of Statistics, University of British Columbia, 2207 Main Mall, Vancouver, BC, V6T 1Z4, Canada)
,
Seyed-Ahmadi Arman
(Department of Chemical & Biological Engineering, University of British Columbia, 2360 East Mall, Vancouver, BC, V6T 1Z3, Canada)
,
Wachs Anthony
(Department of Chemical & Biological Engineering, University of British Columbia, 2360 East Mall, Vancouver, BC, V6T 1Z3, Canada)
,
Wachs Anthony
(Department of Mathematics, University of British Columbia, 1984 Mathematics Road, Vancouver, BC, V6T 1Z2, Canada)
資料名:
Computers & Fluids
(Computers & Fluids)
巻:
238
ページ:
Null
発行年:
2022年
JST資料番号:
E0859A
ISSN:
0045-7930
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
イギリス (GBR)
言語:
英語 (EN)