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Gaussian process regression + deep neural network autoencoder for probabilistic surrogate modeling in nonlinear mechanics of solids
DESHPANDE, Saurabh; RAPPEL, Hussein; Hobbs, Mark et al.
2024
 

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Mots-clés :
Deep Neural Networks; Surrogate Modeling; Gaussian Process; Autoencoders; Uncertainty Quantification; Finite Element Method
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)
RAPPEL, Hussein;  University of Exeter [GB] > Faculty of Environment, Science and Economy
Hobbs, Mark;  Rolls-Royce plc > Future Methods
BORDAS, Stéphane ;  University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Engineering (DoE)
Lengiewicz, Jakub;  PAN - Polish Academy of Sciences [PL] > Institute of Fundamental Technological Research
Langue du document :
Anglais
Titre :
Gaussian process regression + deep neural network autoencoder for probabilistic surrogate modeling in nonlinear mechanics of solids
Date de publication/diffusion :
2024
Focus Area :
Computational Sciences
Projet FnR :
FNR14782078 - Quantum-continuum Bridging, 2020 (01/09/2021-31/08/2024) - Stéphane Bordas
Intitulé du projet de recherche :
R-AGR-3325 - H2020-MSCA-ITN-2017-764644-RAINBOW - BORDAS Stéphane
R-AGR-3446 - H2020-MSCA-IF-MOrPhEM - part UL - LENGIEWICZ Jakub
Disponible sur ORBilu :
depuis le 24 mai 2024

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