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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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Use of physics-augmented neural networks for unsupervised learning of material constitutive relations - Comparison of the NN-Euclid and NN-mCRE methods
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A modified Constitutive Relation Error (mCRE) framework to learn nonlinear constitutive models from strain measurements with thermodynamics-consistent Neural Networks
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A modified Constitutive Relation Error framework to learn nonlinear constitutive laws using physics-augmented Neural Networks
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Model updating with a Modified Dual Kalman Filter acting on distributed strain measurements
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L'équipe ERC DREAM-ON à la British Society for Strain Measurement 2023
Du 30 août au 1er septembre 2023, se tient à l'université de Glasgow en Ecosse, une conférence organisée par la British Society for Strain Measurement à laquelle participent 3 membres de l'équipe ERC-DREAM-ON. Cette conférence présente des recherches nouvelles et innovantes en mécanique expérimentale.
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Ludovic Chamoin présent à ECCOMAS MSF 2023
Ludovic Chamoin, porteur du projet ERC DREAM-ON, présente une séance de prestige dans le cadre de la conférence ECCOMAS MSF, du 25 au 27 juin 2023 à Sarajevo en Bosnie-Herzégovine. La thématique de cette conférence porte sur les méthodes de calcul multi-échelles pour les solides et les fluides.
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L'équipe ERC DREAM-ON à ADMOS 2023
Des membres de l'équipe ERC DREAM-ON participent à la conférence ADMOS 2023 sur la modélisation et la simulation adaptives du 19 au 21 juin 2023, à Göteborg, en Suède. Ils présentent deux projets phares de l'ERC Dreamon.