Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Rahmani, Helia"'
Autor:
Gladstone, Rini Jasmine, Rahmani, Helia, Suryakumar, Vishvas, Meidani, Hadi, D'Elia, Marta, Zareei, Ahmad
Physics-based deep learning frameworks have shown to be effective in accurately modeling the dynamics of complex physical systems with generalization capability across problem inputs. However, time-independent problems pose the challenge of requiring
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2303.15681
Autor:
Gladstone, Rini Jasmine1 (AUTHOR), Rahmani, Helia2 (AUTHOR), Suryakumar, Vishvas2 (AUTHOR), Meidani, Hadi1 (AUTHOR), D'Elia, Marta3 (AUTHOR) marta.delia@simulation.science, Zareei, Ahmad2 (AUTHOR)
Publikováno v:
Scientific Reports. 2/9/2024, Vol. 14 Issue 1, p1-14. 14p.
Autor:
Hashemi, Paria, Moloudi, Mohammad Raman, Rahmani, Helia, Vahabzadeh, Zakaria, Izadpanah, Esmael
Publikováno v:
Scientific Journal of Kurdistan University of Medical Sciences; 2024, Vol. 29 Issue 1, p34-45, 12p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Borja, Ronaldo I., Rahmani, Helia
Publikováno v:
In Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 15 June 2014 275:234-263
Autor:
Rahmani, Helia
Grouting has been used over the past two centuries to increase the strength, decrease the deformation and reduce the permeability of soils or fractured rocks. Due to its significance in engineering and science predicting grout effectiveness in fractu
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/2429/7380
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.