縮約モデル に関する最新の記事

この研究は、さまざまな力の下での核融合装置の構造監視に焦点を当てている。

GFN-ROMは、効率的なシミュレーションのためにグラフニューラルネットワークを使ってモデル秩の削減を強化する。

この研究は、工学応用のための流体-構造相互作用予測を改善する方法を示してるよ。

新しいフレームワークがセンサーとシミュレーションデータを統合して予測モデリングを強化するよ。

動画を通じて動きを追うことで、複雑なシステムの研究が簡単になる。

波動伝播計算における低次元モデルとニューラルネットワークの検討。

機械システムのランダムフォースを理解するための効果的な方法。

航空機設計における非線形挙動と縮約モデルの考察。

因果エントロピーを使って、縮小次元モデルが複雑なシステムの分析にどう役立つか学ぼう。

ROMは複雑なシミュレーションを簡略化して、効率的なエンジニアリングソリューションを実現する。

非線形システムの新しいアプローチが、モデリングの効率と精度を向上させる。

新しいモデリング技術は、効率的なデータ分析を通じてロケット推進システムを強化する。

新しい方法がベイズ学習とガウス過程を使って低次元モデルを強化する。

新しい技術が複雑なシステムのモデル化の効率を改善してるよ。

ドメイン分解と演算子推論を組み合わせて、シミュレーションを早くする。

デジタルツインを簡素化するために、低次元モデルとハイパフォーマンスコンピューティングを使う。

研究者たちは、複雑な流体の挙動を効率的に予測するためのよりシンプルなモデルを作成している。

動的荷重下でのボルト接合部の挙動を予測するための簡略モデルに関する研究。

複雑な乱流のシミュレーション効率を高める方法。

複雑なシステムを効率よく分析するための時空間モデルの簡略化について学ぼう。

新しい方法が航空宇宙構造の分析を改善して、パフォーマンスを向上させる。

予測制御が複雑な環境でロボットの安全性をどう向上させるか学ぼう。

輸送システムを効果的に管理するための最適制御手法についての考察。