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A Direct-Forcing Immersed Boundary Method for Incompressible Flows Based on Physics-Informed Neural Network 期刊论文
Fluids, 2022, 卷号: 7, 期号: 2, 页码: 56
作者:  Huang Y(黄毅);  Zhang ZY(张治愚);  Zhang X(张星)
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physics-informed neural networks (PINN)  direct-forcing immersed boundary method  incompressible laminar flow  circular cylinder  
相对性原理及其对自然界定律的协变性要求：机械能守恒定律协变性疑难的解 期刊论文
大学物理, 2000, 卷号: 19, 期号: 2, 页码: 15-19,26
作者:  朱如曾
Adobe PDF(303Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：713/205  |  提交时间：2007/06/15