Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikačního výsledku
RAISINGER, J.; NOVÁK, L.; ELIÁŠ, J.
Originální název
Data-Driven Prediction of Stress Response for Inelastic Discrete RVE
Anglický název
Druh
Stať ve sborníku mimo WoS a Scopus
Originální abstrakt
The study presents two data-driven approaches, recurrent neural networks and polynomial chaos expansion, applied to the prediction of the homogenized response of meso-scale discrete lattice particle representative volume element models simulating the fracture behaviour of concrete. The lattice discrete particle model is shortly introduced, together with the homogenization technique. The data-driven approaches are described and employed. The results are presented together with a discussion about the applicability and advantages of both methods.
Anglický abstrakt
Klíčová slova
Homogenization; Softening; Recurrent neural network; Polynomial chaos expansion
Klíčová slova v angličtině
Autoři
Rok RIV
2026
Vydáno
12.05.2025
ISBN
978-80-86246-96-3
Strany od
169
Strany do
172
Strany počet
4
URL
https://www.engmech.cz/im/proceedings/show_p/2025/169
BibTex
@inproceedings{BUT199528, author="Jan {Raisinger} and Lukáš {Novák} and Jan {Eliáš}", title="Data-Driven Prediction of Stress Response for Inelastic Discrete RVE", year="2025", pages="169--172", doi="10.21495/em2025-169", isbn="978-80-86246-96-3", url="https://www.engmech.cz/im/proceedings/show_p/2025/169" }