Articles de revues sur le sujet « Physics-guided Machine Learning »
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Pawar, Suraj, Omer San, Burak Aksoylu, Adil Rasheed et Trond Kvamsdal. « Physics guided machine learning using simplified theories ». Physics of Fluids 33, no 1 (1 janvier 2021) : 011701. http://dx.doi.org/10.1063/5.0038929.
Texte intégralPawar, Suraj, Omer San, Burak Aksoylu, Adil Rasheed et Trond Kvamsdal. « Physics guided machine learning using simplified theories ». Physics of Fluids 33, no 1 (1 janvier 2021) : 011701. http://dx.doi.org/10.1063/5.0038929.
Texte intégralJørgensen, Ulrik, Pauline Røstum Belingmo, Brian Murray, Svein Peder Berge et Armin Pobitzer. « Ship route optimization using hybrid physics-guided machine learning ». Journal of Physics : Conference Series 2311, no 1 (1 juillet 2022) : 012037. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2311/1/012037.
Texte intégralWinter, B., J. Schilling et A. Bardow. « Physics‐guided machine learning to predict activity coefficients from SMILES ». Chemie Ingenieur Technik 94, no 9 (25 août 2022) : 1320. http://dx.doi.org/10.1002/cite.202255153.
Texte intégralAhmed, Shady E., Omer San, Adil Rasheed, Traian Iliescu et Alessandro Veneziani. « Physics Guided Machine Learning for Variational Multiscale Reduced Order Modeling ». SIAM Journal on Scientific Computing 45, no 3 (6 juin 2023) : B283—B313. http://dx.doi.org/10.1137/22m1496360.
Texte intégralBanyay, Gregory A., et Andrew S. Wixom. « Predictive capability assessment for physics-guided learning of vortex-induced vibrations ». Journal of the Acoustical Society of America 152, no 4 (octobre 2022) : A48. http://dx.doi.org/10.1121/10.0015496.
Texte intégralJia, Xiaowei. « Physics-guided machine learning : A new paradigm for scientific knowledge discovery ». Microscopy and Microanalysis 27, S1 (30 juillet 2021) : 1344–45. http://dx.doi.org/10.1017/s1431927621005018.
Texte intégralYu, Yang, Houpu Yao et Yongming Liu. « Structural dynamics simulation using a novel physics-guided machine learning method ». Engineering Applications of Artificial Intelligence 96 (novembre 2020) : 103947. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2020.103947.
Texte intégralPawar, Suraj, Omer San, Aditya Nair, Adil Rasheed et Trond Kvamsdal. « Model fusion with physics-guided machine learning : Projection-based reduced-order modeling ». Physics of Fluids 33, no 6 (juin 2021) : 067123. http://dx.doi.org/10.1063/5.0053349.
Texte intégralHoerig, Cameron, Jamshid Ghaboussi et Michael F. Insana. « Physics-guided machine learning for 3-D quantitative quasi-static elasticity imaging ». Physics in Medicine & ; Biology 65, no 6 (20 mars 2020) : 065011. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/ab7505.
Texte intégralTetali, Harsha Vardhan, et Joel Harley. « A physics-informed machine learning based dispersion curve estimation for non-homogeneous media ». Journal of the Acoustical Society of America 152, no 4 (octobre 2022) : A239. http://dx.doi.org/10.1121/10.0016136.
Texte intégralTeurtrie, Adrien, Nathanaël Perraudin, Thomas Holvoet, Hui Chen, Duncan T. L. Alexander, Guillaume Obozinski et Cécile Hébert. « Physics-Guided Machine Learning for the Analysis of Low SNR STEM-EDXS Data ». Microscopy and Microanalysis 28, S1 (22 juillet 2022) : 2978–79. http://dx.doi.org/10.1017/s1431927622011163.
Texte intégralBuster, Grant, Mike Bannister, Aron Habte, Dylan Hettinger, Galen Maclaurin, Michael Rossol, Manajit Sengupta et Yu Xie. « Physics-guided machine learning for improved accuracy of the National Solar Radiation Database ». Solar Energy 232 (janvier 2022) : 483–92. http://dx.doi.org/10.1016/j.solener.2022.01.004.
Texte intégralJia, Xiaowei, Jared Willard, Anuj Karpatne, Jordan S. Read, Jacob A. Zwart, Michael Steinbach et Vipin Kumar. « Physics-Guided Machine Learning for Scientific Discovery : An Application in Simulating Lake Temperature Profiles ». ACM/IMS Transactions on Data Science 2, no 3 (17 mai 2021) : 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3447814.
Texte intégralHagmeyer, Simon, Peter Zeiler et Marco F. Huber. « On the Integration of Fundamental Knowledge about Degradation Processes into Data-Driven Diagnostics and Prognostics Using Theory-Guided Data Science ». PHM Society European Conference 7, no 1 (29 juin 2022) : 156–65. http://dx.doi.org/10.36001/phme.2022.v7i1.3352.
Texte intégralZeng, Shi, et Dechang Pi. « Milling Surface Roughness Prediction Based on Physics-Informed Machine Learning ». Sensors 23, no 10 (22 mai 2023) : 4969. http://dx.doi.org/10.3390/s23104969.
Texte intégralGurgen, Anil, et Nam T. Dinh. « Development and assessment of a reactor system prognosis model with physics-guided machine learning ». Nuclear Engineering and Design 398 (novembre 2022) : 111976. http://dx.doi.org/10.1016/j.nucengdes.2022.111976.
Texte intégralPiccione, A., J. W. Berkery, S. A. Sabbagh et Y. Andreopoulos. « Physics-guided machine learning approaches to predict the ideal stability properties of fusion plasmas ». Nuclear Fusion 60, no 4 (18 mars 2020) : 046033. http://dx.doi.org/10.1088/1741-4326/ab7597.
Texte intégralJurj, Sorin Liviu, Dominik Grundt, Tino Werner, Philipp Borchers, Karina Rothemann et Eike Möhlmann. « Increasing the Safety of Adaptive Cruise Control Using Physics-Guided Reinforcement Learning ». Energies 14, no 22 (12 novembre 2021) : 7572. http://dx.doi.org/10.3390/en14227572.
Texte intégralLiang, Yu, et Dalei Wu. « Undergraduate Research on Physics-Informed Graph Attention Networks for COVID-19 Prediction ». Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics 20, no 5 (octobre 2022) : 148–59. http://dx.doi.org/10.54808/jsci.20.05.148.
Texte intégralCheng, Baolian, et Paul A. Bradley. « What Machine Learning Can and Cannot Do for Inertial Confinement Fusion ». Plasma 6, no 2 (1 juin 2023) : 334–44. http://dx.doi.org/10.3390/plasma6020023.
Texte intégralQin, Yue, Changyu Su, Dongdong Chu, Jicai Zhang et Jinbao Song. « A Review of Application of Machine Learning in Storm Surge Problems ». Journal of Marine Science and Engineering 11, no 9 (1 septembre 2023) : 1729. http://dx.doi.org/10.3390/jmse11091729.
Texte intégralCunha, Barbara Zaparoli, Abdel-Malek Zine, Mohamed Ichchou, Christophe Droz et Stéphane Foulard. « On Machine-Learning-Driven Surrogates for Sound Transmission Loss Simulations ». Applied Sciences 12, no 21 (23 octobre 2022) : 10727. http://dx.doi.org/10.3390/app122110727.
Texte intégralWu, Xiaoqin, et Yipei Wang. « A physics-based machine learning approach for modeling the complex reflection coefficients of metal nanowires ». Nanotechnology 33, no 20 (21 février 2022) : 205701. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6528/ac512e.
Texte intégralNguyen, Cong Tien, Selda Oterkus et Erkan Oterkus. « A physics-guided machine learning model for two-dimensional structures based on ordinary state-based peridynamics ». Theoretical and Applied Fracture Mechanics 112 (avril 2021) : 102872. http://dx.doi.org/10.1016/j.tafmec.2020.102872.
Texte intégralWiedemann, Arthur, Christopher Fuller et Kyle Pascioni. « Constructing a physics-guided machine learning neural network to predict tonal noise emitted by a propeller ». INTER-NOISE and NOISE-CON Congress and Conference Proceedings 264, no 1 (24 juin 2022) : 151–62. http://dx.doi.org/10.3397/nc-2022-709.
Texte intégralLiang, Lin, et Ting Lei. « Machine-Learning-Enabled Automatic Sonic Shear Processing ». Petrophysics – The SPWLA Journal of Formation Evaluation and Reservoir Description 62, no 3 (1 juin 2021) : 282–95. http://dx.doi.org/10.30632/pjv62n3-2021a3.
Texte intégralGulick, Walter. « “Rules of Rightness” and the Evolutionary Emergence of Purpose ». Tradition and Discovery : The Polanyi Society Periodical 49, no 1 (2023) : 21–26. http://dx.doi.org/10.5840/traddisc20234914.
Texte intégralKo, Hyunwoong, Yan Lu, Zhuo Yang, Ndeye Y. Ndiaye et Paul Witherell. « A framework driven by physics-guided machine learning for process-structure-property causal analytics in additive manufacturing ». Journal of Manufacturing Systems 67 (avril 2023) : 213–28. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmsy.2022.09.010.
Texte intégralZhang, Junru, Yang Liu, Durga Chandra Sekhar.P, Manjot Singh, Yuxin Tong, Ezgi Kucukdeger, Hu Young Yoon et al. « Rapid, autonomous high-throughput characterization of hydrogel rheological properties via automated sensing and physics-guided machine learning ». Applied Materials Today 30 (février 2023) : 101720. http://dx.doi.org/10.1016/j.apmt.2022.101720.
Texte intégralCao, Bin, Shuang Yang, Ankang Sun, Ziqiang Dong et Tong-Yi Zhang. « Domain knowledge-guided interpretive machine learning : formula discovery for the oxidation behavior of ferritic-martensitic steels in supercritical water ». Journal of Materials Informatics 2, no 2 (2022) : 4. http://dx.doi.org/10.20517/jmi.2022.04.
Texte intégralRai, Rahul, et Chandan K. Sahu. « Driven by Data or Derived Through Physics ? A Review of Hybrid Physics Guided Machine Learning Techniques With Cyber-Physical System (CPS) Focus ». IEEE Access 8 (2020) : 71050–73. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2987324.
Texte intégralDhara, Arnab, et Mrinal K. Sen. « Physics-guided deep autoencoder to overcome the need for a starting model in full-waveform inversion ». Leading Edge 41, no 6 (juin 2022) : 375–81. http://dx.doi.org/10.1190/tle41060375.1.
Texte intégralFadziso, Takudzwa. « Enhancing Predictions in Ungauged Basins Using Machine Learning to Its Full Potential ». Asian Journal of Applied Science and Engineering 8, no 1 (5 mai 2019) : 35–50. http://dx.doi.org/10.18034/ajase.v8i1.10.
Texte intégralSuryani, Dewi, Mohamad Nur et Wasis Wasis. « PENGEMBANGAN PROTOTIPE PERANGKAT PEMBELAJARAN FISIKA SMK MODEL INKUIRI TERBIMBING MATERI CERMIN UNTUK MELATIHKAN KETERAMPILAN BERPIKIR KRITIS ». JPPS (Jurnal Penelitian Pendidikan Sains) 6, no 1 (31 janvier 2017) : 1175. http://dx.doi.org/10.26740/jpps.v6n1.p1175-1183.
Texte intégralBiswas, Reetam, Mrinal K. Sen, Vishal Das et Tapan Mukerji. « Prestack and poststack inversion using a physics-guided convolutional neural network ». Interpretation 7, no 3 (1 août 2019) : SE161—SE174. http://dx.doi.org/10.1190/int-2018-0236.1.
Texte intégralXie, Yazhou, Majid Ebad Sichani, Jamie E. Padgett et Reginald DesRoches. « The promise of implementing machine learning in earthquake engineering : A state-of-the-art review ». Earthquake Spectra 36, no 4 (3 juin 2020) : 1769–801. http://dx.doi.org/10.1177/8755293020919419.
Texte intégralZhang, Hongliang, Kristopher A. Innanen et David W. Eaton. « Inversion for Shear-Tensile Focal Mechanisms Using an Unsupervised Physics-Guided Neural Network ». Seismological Research Letters 92, no 4 (24 mars 2021) : 2282–94. http://dx.doi.org/10.1785/0220200420.
Texte intégralGopalakrishnan Meena, Muralikrishnan, Amir K. Ziabari, Singanallur V. Venkatakrishnan, Isaac R. Lyngaas, Matthew R. Norman, Balint Joo, Thomas L. Beck, Charles A. Bouman, Anuj J. Kapadia et Xiao Wang. « Physics guided machine learning for multi-material decomposition of tissues from dual-energy CT scans of simulated breast models with calcifications ». Electronic Imaging 35, no 11 (16 janvier 2023) : 228–1. http://dx.doi.org/10.2352/ei.2023.35.11.hpci-228.
Texte intégralNaser, M. Z. « Mapping functions : A physics-guided, data-driven and algorithm-agnostic machine learning approach to discover causal and descriptive expressions of engineering phenomena ». Measurement 185 (novembre 2021) : 110098. http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2021.110098.
Texte intégralSeyyedi, Azra, Mahdi Bohlouli et SeyedEhsan Nedaaee Oskoee. « Machine Learning and Physics : A Survey of Integrated Models ». ACM Computing Surveys, 3 août 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3611383.
Texte intégralGarpelli, Lucas Nogueira, Diogo Stuani Alves, Katia Lucchesi Cavalca et Helio Fiori de Castro. « Physics-guided neural networks applied in rotor unbalance problems ». Structural Health Monitoring, 10 avril 2023, 147592172311630. http://dx.doi.org/10.1177/14759217231163081.
Texte intégralZhao, Luanxiao, Jingyu Liu, Minghui Xu, Zhenyu Zhu, Yuanyuan Chen et Jianhua Geng. « Rock Physics guided machine learning for shear sonic log prediction ». GEOPHYSICS, 11 octobre 2023, 1–71. http://dx.doi.org/10.1190/geo2023-0152.1.
Texte intégralBraiek, Houssem Ben, Thomas Reid et Foutse Khomh. « Physics-Guided Adversarial Machine Learning for Aircraft Systems Simulation ». IEEE Transactions on Reliability, 2022, 1–15. http://dx.doi.org/10.1109/tr.2022.3196272.
Texte intégralChen, Jie, et Yongming Liu. « Probabilistic physics-guided machine learning for fatigue data analysis ». Expert Systems with Applications, novembre 2020, 114316. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2020.114316.
Texte intégralNakazawa, Ryota, Yuki Minamoto, Nakamasa Inoue et Mamoru Tanahashi. « Species reaction rate modelling based on physics-guided machine learning ». Combustion and Flame, août 2021, 111696. http://dx.doi.org/10.1016/j.combustflame.2021.111696.
Texte intégralGreis, Noel P., Monica L. Nogueira, Sambit Bhattacharya, Catherine Spooner et Tony Schmitz. « Stability modeling for chatter avoidance in self-aware machining : an application of physics-guided machine learning ». Journal of Intelligent Manufacturing, 9 novembre 2022. http://dx.doi.org/10.1007/s10845-022-01999-w.
Texte intégralGuo, Lulu, Jin Ye et Bowen Yang. « Cyber-Attack Detection for Electric Vehicles Using Physics-Guided Machine Learning ». IEEE Transactions on Transportation Electrification, 2020, 1. http://dx.doi.org/10.1109/tte.2020.3044524.
Texte intégralAbu-Mualla, Mohammad, et Jida Huang. « Inverse Design of 3D Cellular Materials with Physics-Guided Machine Learning ». Materials & ; Design, juillet 2023, 112103. http://dx.doi.org/10.1016/j.matdes.2023.112103.
Texte intégralChen, Shengyu, Nasrin Kalanat, Yiqun Xie, Sheng Li, Jacob A. Zwart, Jeffrey M. Sadler, Alison P. Appling, Samantha K. Oliver, Jordan S. Read et Xiaowei Jia. « Physics-guided machine learning from simulated data with different physical parameters ». Knowledge and Information Systems, 31 mars 2023. http://dx.doi.org/10.1007/s10115-023-01864-z.
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