A physics-informed deep learning framework for inversion and surrogate modeling in solid mechanics

  1. Haghighat, E.
  2. Raissi, M.
  3. Moure, A.
  4. Gomez, H.
  5. Juanes, R.
Revista:
Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering

ISSN: 0045-7825

Año de publicación: 2021

Volumen: 379

Tipo: Artículo

DOI: 10.1016/J.CMA.2021.113741 GOOGLE SCHOLAR
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