Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST) |
Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
Publikationsmonat/-jahr | 07.2023 |
Sprache | Englisch |
Identifikator | ISSN: 0264-1275 KITopen-ID: 1000159290 |
Erschienen in | Materials & Design |
Verlag | Elsevier |
Band | 231 |
Seiten | Art.-Nr.: 112034 |
Vorab online veröffentlicht am | 26.05.2023 |
Schlagwörter | Machine learning, Physics-based modeling, Mesh-free surrogate modeling, Data-free surrogates, Composite process optimization, Physics-Informed Neural Networks, Artificial intelligence |
Nachgewiesen in | Dimensions Web of Science Scopus |
Relationen in KITopen |
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