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Hybrid twins for the effective monitoring of real-life engineering systems
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Real-time monitoring of damage in mechanical structures from advanced measurement techniques and digital twins
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Some recent advances in structural damage tracking and monitoring
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Adaptive modeling and learning of material laws for effective data assimilation
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Intégrer les connaissances physiques dans les réseaux de neurones : application à l’apprentissage des lois de comportement matériaux à partir de mesures de déformation par fibres optiques
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Unsupervised learning of history-dependent constitutive material laws with thermodynamically-consistent neural networks in the modified Constitutive Relation Error framework.
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Apprentissage non-supervisé de lois de comportement nonlinéaires avec réseau de neurones thermodynamiquement consistent par minimisation de l'erreur en relation de comportement modifiée
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Physics-augmented neural networks for constitutive modeling: training with the modified Constitutive Relation Error
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Physics-Augmented Neural Networks for Constitutive Modeling: Toward an Application for Structural Health Monitoring
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Training and Generalization Errors for Underparameterized Neural Networks
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