Real Time Hyper-elastic Simulations with Probabilistic Deep Learning

DESHPANDE, Saurabh; LENGIEWICZ, Jakub; BORDAS, Stéphane

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Real Time Hyper-elastic Simulations with Probabilistic Deep Learning

DESHPANDE, Saurabh; LENGIEWICZ, Jakub; BORDAS, Stéphane

2022 • In 15th World Congress on Computational Mechanics (WCCM-XV)

Peer reviewed

Permalien
https://hdl.handle.net/10993/52345

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Mots-clés :

Bayesian Inference; Deep Learning; Hyperelasticity

Disciplines :

Ingénierie, informatique & technologie: Multidisciplinaire, généralités & autres

Auteur, co-auteur :

DESHPANDE, Saurabh ; University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Engineering (DoE)

LENGIEWICZ, Jakub ; University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Engineering (DoE)

BORDAS, Stéphane ; University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Engineering (DoE)

Co-auteurs externes :

yes

Langue du document :

Anglais

Titre :

Real Time Hyper-elastic Simulations with Probabilistic Deep Learning

Date de publication/diffusion :

août 2022

Nom de la manifestation :

15th World Congress on Computational Mechanics (WCCM-XV)

Date de la manifestation :

31-07-2022 to 05-08-2022

Manifestation à portée :

International

Titre de l'ouvrage principal :

15th World Congress on Computational Mechanics (WCCM-XV)

Peer reviewed :

Peer reviewed

Focus Area :

Computational Sciences

Projet européen :

H2020 - 764644 - RAINBOW - Rapid Biomechanics Simulation for Personalized Clinical Design

Organisme subsidiant :

CE - Commission Européenne
European Union

Disponible sur ORBilu :

depuis le 07 octobre 2022

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