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Rapport Année : 2023

Use of physics-augmented neural networks for unsupervised learning of material constitutive relations - Comparison of the NN-Euclid and NN-mCRE methods

Edgar Zembra
  • Fonction : Auteur
Antoine Benady
Ludovic Chamoin

Mots clés

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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04255767 , version 1 (24-10-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04255767 , version 1

Citer

Edgar Zembra, Antoine Benady, Emmanuel Baranger, Ludovic Chamoin. Use of physics-augmented neural networks for unsupervised learning of material constitutive relations - Comparison of the NN-Euclid and NN-mCRE methods. ENS Paris-Saclay; Centrale Supélec. 2023. ⟨hal-04255767⟩
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