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Stochastic dynamics of aircraft ground taxiing via improved physics-informed neural networks 期刊论文
NONLINEAR DYNAMICS, 2024, 页码: 16
作者:  Zhang, Ying;  Jin, Zhengrong;  Wang L(王笼);  Zheng, Kaixin;  Jia, Wantao
收藏  |  浏览/下载：32/0  |  提交时间：2024/02/19
PINNs  Aircraft ground taxiing model  Fokker-Planck equations  Inverse problem  
Adaptive transfer learning for PINN 期刊论文
Journal of Computational Physics, 2023, 卷号: 490, 页码: 1 - 29
作者:  Liu Y(刘洋);  Liu W(刘文);  Yan XS;  Guo SQ(郭帅旗);  Zhang CA(张陈安)
Adobe PDF(5571Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：91/0  |  提交时间：2023/08/21
Spatiotemporal parallel physics-informed neural networks: A framework to solve inverse problems in fluid mechanics 期刊论文
PHYSICS OF FLUIDS, 2023, 卷号: 35, 期号: 6, 页码: 65141
作者:  Xu SF(许盛峰);  Yan C(闫畅);  Zhang, Guangtao;  Sun ZX(孙振旭);  Huang RF(黄仁芳);  Ju SJ(鞠胜军);  Guo DL(郭迪龙);  Yang GW(杨国伟)
Adobe PDF(8047Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：60/3  |  提交时间：2023/09/05
A computational method for the load spectra of large-scale structures with a data-driven learning algorithm 期刊论文
SCIENCE CHINA-TECHNOLOGICAL SCIENCES, 2023, 卷号: 66, 期号: 1, 页码: 141-154
作者:  Chen XJ(陈贤佳);  Yuan, Zheng;  Li, Qiang;  Sun, ShouGuang;  Wei YJ(魏宇杰)
Adobe PDF(2512Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：257/80  |  提交时间：2023/02/09
load spectrum  computational mechanics  deep learning  data-driven modeling  gated recurrent unit neural network  
改进的物理融合神经网络在瑞利-泰勒不稳定性问题中的应用 期刊论文
力学学报, 2022, 卷号: 54, 期号: 08, 页码: 2224-2234
作者:  丘润荻;  王静竹;  黄仁芳;  杜特专;  王一伟;  黄晨光
Adobe PDF(1454Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：209/53  |  提交时间：2022/10/17
瑞利-泰勒不稳定性  深度混合残差方法  物理融合神经网络  两相流  
Physics-informed neural networks for phase-field method in two-phase flow 期刊论文
PHYSICS OF FLUIDS, 2022, 卷号: 34, 期号: 5, 页码: 15
作者:  Qiu RD(丘润荻);  Huang RF(黄仁芳);  Xiao, Yao;  Wang JZ(王静竹);  Zhang, Zhen;  Yue, Jieshun;  Zeng, Zhong;  Wang YW(王一伟)
Adobe PDF(4062Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：312/72  |  提交时间：2022/07/18
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)
Adobe PDF(6539Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：359/83  |  提交时间：2022/01/27
physics-informed neural networks (PINN)  direct-forcing immersed boundary method  incompressible laminar flow  circular cylinder