HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

Konsole
vor 4 Monaten

Datengetriebene Berechnung in der Elastizität mittels Kernel-Regression

{Yoshihiro Kanno}

Abstract

Diese Arbeit präsentiert einen einfachen nichtparametrischen Regressionsansatz für datengestütztes Rechnen in der Elastizitätstheorie. Wir wenden die Kernel-Regression auf einen Materialdatensatz an und formulieren ein System nichtlinearer Gleichungen, das gelöst wird, um einen statischen Gleichgewichtszustand einer elastischen Struktur zu ermitteln. Erste numerische Experimente zeigen, dass die vorgeschlagene Methode im Vergleich zu bestehenden Verfahren auch dann eine sinnvolle Lösung findet, wenn die Datenpunkte in einem gegebenen Materialdatensatz spärlich verteilt sind.

Benchmarks

BenchmarkMethodikMetriken
stress-strain-relation-on-non-linearKernel Regression
Time (ms): 7.18

KI mit KI entwickeln

Von der Idee bis zum Start — beschleunigen Sie Ihre KI-Entwicklung mit kostenlosem KI-Co-Coding, sofort einsatzbereiter Umgebung und den besten GPU-Preisen.

KI-Co-Coding
Sofort einsatzbereit GPUs
Beste Preise
Jetzt starten

Hyper Newsletters

Abonnieren Sie unsere neuesten Updates
Wir werden die neuesten Updates der Woche in Ihren Posteingang liefern um neun Uhr jeden Montagmorgen
Unterstützt von MailChimp
Datengetriebene Berechnung in der Elastizität mittels Kernel-Regression | Forschungsarbeiten | HyperAI