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Stochastic dynamics of aircraft ground taxiing via improved physics-informed neural networks
期刊论文
NONLINEAR DYNAMICS, 2024, 页码: 16
作者:
Zhang, Ying
;
Jin, Zhengrong
;
Wang L(王笼)
;
Zheng, Kaixin
;
Jia, Wantao
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浏览/下载:2/0
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提交时间:2024/02/19
PINNs
Aircraft ground taxiing model
Fokker-Planck equations
Inverse problem
Adaptive transfer learning for PINN
期刊论文
Journal of Computational Physics, 2023, 卷号: 490, 页码: 1 - 29
作者:
Liu Y(刘洋)
;
Liu W(刘文)
;
Yan XS
;
Guo SQ(郭帅旗)
;
Zhang CA(张陈安)
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浏览/下载:8/0
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提交时间:2023/08/21
Spatiotemporal parallel physics-informed neural networks: A framework to solve inverse problems in fluid mechanics
期刊论文
PHYSICS OF FLUIDS, 2023, 卷号: 35, 期号: 6, 页码: 65141
作者:
Xu SF(许盛峰)
;
Yan C(闫畅)
;
Zhang, Guangtao
;
Sun ZX(孙振旭)
;
Huang RF(黄仁芳)
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浏览/下载:5/0
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提交时间:2023/09/05
Data-driven rogue waves and parameters discovery in nearly integrable PT-symmetric Gross-Pitaevskii equations via PINNs deep learning
期刊论文
PHYSICA D-NONLINEAR PHENOMENA, 2022, 卷号: 439, 页码: 12
作者:
Zhong, Ming
;
Gong, Shibo
;
Tian, Shou-Fu
;
Yan, Zhenya
收藏
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浏览/下载:6/0
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提交时间:2023/02/07
GeneralizedGrossPitaevskiiequation
ComplexPT-symmetricpotentials
Physics-informeddeepneuralnetworks
Data-driven rogue waves and parameters discovery discovery
Monte Carlo fPINNs: Deep learning method for forward and inverse problems involving high dimensional fractional partial differential equations
期刊论文
COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING, 2022, 卷号: 400, 页码: 17
作者:
Guo, Ling
;
Wu, Hao
;
Yu, Xiaochen
;
Zhou, Tao
收藏
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浏览/下载:7/0
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提交时间:2023/02/07
Physics -informed neural networks
Fractional Laplacian
Nonlocal operators
Uncertainty quantification
改进的物理融合神经网络在瑞利-泰勒不稳定性问题中的应用
期刊论文
力学学报, 2022, 卷号: 54, 期号: 08, 页码: 2224-2234
作者:
丘润荻
;
王静竹
;
黄仁芳
;
杜特专
;
王一伟
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浏览/下载:15/0
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提交时间:2022/10/17
瑞利-泰勒不稳定性
深度混合残差方法
物理融合神经网络
两相流
Data-Driven Deep Learning for The Multi-Hump Solitons and Parameters Discovery in NLS Equations with Generalized PT-Scarf-II Potentials
期刊论文
NEURAL PROCESSING LETTERS, 2022, 页码: 19
作者:
Zhong, Ming
;
Zhang, Jian-Guo
;
Zhou, Zijian
;
Tian, Shou-Fu
;
Yan, Zhenya
收藏
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浏览/下载:5/0
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提交时间:2023/02/07
Focusing and defocusing nonlinear Schrodinger equations
Generalized PT-Scarf-II potential
Physics-informed deep neural networks
Data-driven solitons and parameters discovery
Physics-informed neural networks for phase-field method in two-phase flow
期刊论文
PHYSICS OF FLUIDS, 2022, 卷号: 34, 期号: 5, 页码: 15
作者:
Qiu, Rundi
;
Huang, Renfang
;
Xiao, Yao
;
Wang, Jingzhu
;
Zhang, Zhen
收藏
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浏览/下载:44/0
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提交时间:2022/07/18
A Direct-Forcing Immersed Boundary Method for Incompressible Flows Based on Physics-Informed Neural Network
期刊论文
Fluids, 2022, 卷号: 7, 期号: 2, 页码: 56
作者:
Huang Y(黄毅)
;
Zhang ZY(张治愚)
;
Zhang X(张星)
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浏览/下载:62/0
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提交时间:2022/01/27
physics-informed neural networks (PINN)
direct-forcing immersed boundary method
incompressible laminar flow
circular cylinder
Data-driven peakon and periodic peakon solutions and parameter discovery of some nonlinear dispersive equations via deep learning
期刊论文
PHYSICA D-NONLINEAR PHENOMENA, 2021, 卷号: 428, 页码: 15
作者:
Wang, Li
;
Yan, Zhenya
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浏览/下载:2/0
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提交时间:2022/04/02
Nonlinear dispersive equation
Initial-boundary value conditions
Physics-informed neural networks
Deep learning
Data-driven peakon and periodic peakon
solutions Data-driven parameter discovery
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