Real-Time Large Deformation Simulations Using Probabilistic Deep Learning Framework

DESHPANDE, Saurabh; LENGIEWICZ, Jakub; BORDAS, Stéphane

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Real-Time Large Deformation Simulations Using Probabilistic Deep Learning Framework

DESHPANDE, Saurabh; LENGIEWICZ, Jakub; BORDAS, Stéphane

2022 • The Platform for Advanced Scientific Computing (PASC) Conference

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https://hdl.handle.net/10993/52829

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Mots-clés :

Bayesian Deep learning; Finite Element method; real time simulation

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 Large Deformation Simulations Using Probabilistic Deep Learning Framework

Date de publication/diffusion :

28 juin 2022

Nom de la manifestation :

The Platform for Advanced Scientific Computing (PASC) Conference

Date de la manifestation :

27-06-2022 to 28-06-2022

Manifestation à portée :

International

Focus Area :

Computational Sciences

URL complémentaire :

https://pasc22.pasc-conference.org/program/schedule/index.html%3Fpost_type=page&p=10&id=pos122&sess=sess181.html

Projet européen :

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

Organisme subsidiant :

CE - Commission Européenne
European Union

Disponible sur ORBilu :

depuis le 20 novembre 2022

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