数字孪生仿真技术图文教程-数字孪生知识文章-领域-仿真秀

PINN：物理信息神经网络的最新研究进展
文一：基于物理学的高速流神经网络摘要：在这项工作中，我们研究了使用物理信息神经网络（PINN）来近似...
江野
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UMAT4COMSOL—ABAQUS本构模型在COMSOL中实现多物理场仿真
https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2024.103610UM...
江野
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GNN（图神经网络）与计算力学的交叉研究
文一：https://doi.org/10.1016/j.cma.2023.116351软组织力学的...
江野
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“数字孪生/故障诊断”专题 | 第一篇：PHM领域数字孪生技术介绍及学习路线分享
本期给大家分享一下小编近期在做的一些调研工作：关于PHM领域数字孪生技术介绍及学习路线分享。目录一、...
故障诊断与python学习
签名征集中
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张霖教授：数字孪生繁荣表象的背后
导读：自从数字孪生一词横空出世，在学术界和工业界很快掀起一股热浪。从2010年NASA为数字孪生定名...
仿真圈
技术圈粉知识付费学习强国
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Ansys 2024 R1助力扩展AI支持的多物理场优势，重构用户体验
全新的用户体验将增强协作式工程环境，这不仅让强大的多物理场解决方案更便于访问，同时还可扩大由AI驱动...
Ansys中国
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Journal of Structural Engineering-ASCE论文的可重复性
JournalofStructuralEngineering-ASCE论文的可重复性Reproduc...
地震那些事
抗震防灾数值模拟仿真
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RED-ACT |2月15日广西河池4.4级地震破坏力分析
Real-timeEarthquakeDamageAssessmentusingCity-scale...
地震那些事
抗震防灾数值模拟仿真
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物质点法（MPM）在固体运动和断裂模拟中的最新研究
文一：MPMICE：一种用于模拟多孔介质中耦合问题的混合MPM-CFD模型——地震诱发的海底滑坡应用...
江野
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Deep Learning（深度学习）与材料科学（Material Science）的交叉研究
文一：http://dx.doi.org/10.1016/j.compstruct.2017.06....
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颗粒建模与离散元（Discrete Element method）仿真
文一：基于光滑化方法的高炉滚道动力学粒子尺度模拟摘要：在炼铁高炉等化工应用中，侧向高速气体注入填充床...
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混凝土(Concrete)渐进式坍塌(Progressive collapse)代表性研究
文一：https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2019.02.006...
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PINN（物理知情神经网络）在固体力学当中的应用
文一：一个完整的基于物理知情神经网络的结构拓扑优化框架摘要：近年来，物理知情神经网络（PINN）在拓...
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虚单元法（Virtual Element Method）前沿研究分享
文一：Timoshenko梁的一种无锁定虚元方法摘要：从BeirãodaVeiga等人（2013）对...
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数据驱动力学（Data-driven mechanics）最新研究进展
文一：计算力学中的数据驱动游戏https://doi.org/10.1016/j.cma.2023....
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近场动力学（Peridynamics）最新研究：理论，实验和数值计算
文一：近场动力学与格子动力学波频散关系的比较摘要：近场动力学是一个非局部连续体公式，在一个称为&qu...
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有限离散单元法（FDEM）前沿研究进展
文一：一类适用于FDEM的需要精确模拟填充颗粒结构中的形状影响的颗粒问题摘要：在许多颗粒材料模拟应用...
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增材制造最新研究：拓扑优化（topology optimization）和多尺度研究
文一：用于增材制造的具有外壳层和界面层的多尺度拓扑优化摘要：本文提出了一种多尺度拓扑优化方法，用于同...
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数字孪生（Digital Twin）在隧道工程中的最新应用进展
文一：基于数字孪生的隧道运营维护决策分析框架摘要：数字孪生是城市基础设施维护、运营和评估的核心。在现...
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颗粒力学（Particulate Mechanics）最新研究进展：AI驱动、CFD、理论物理
文一：基于小数据的本构方程神经网络整合摘要：基于深度学习算法的数据驱动模型旨在通过直接从数据中学习来...
江野
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