A finite element-based machine learning approach for modeling the mechanical behavior of the breast tissues under compression in real-time.

Autor: Martínez-Martínez F; Intelligent Data Analysis Laboratory (IDAL), University of Valencia, Av. de la Universidad s/n, 46100 Burjassot (Valencia), Spain. Electronic address: francisco.martinez-martinez@uv.es., Rupérez-Moreno MJ; Centro de Investigación en Ingeniería Mecánica (CIIM), Departamento de Ingeniería Mecánica y de Materiales, Universitat Politècnica de València, Camino de Vera s/n, 46022 Valencia, Spain., Martínez-Sober M; Intelligent Data Analysis Laboratory (IDAL), University of Valencia, Av. de la Universidad s/n, 46100 Burjassot (Valencia), Spain., Solves-Llorens JA; Departamento de Sistemas Informáticos y Computación, Universitat Politècnica de València, Camino de Vera s/n, 46022 Valencia, Spain., Lorente D; Intelligent Data Analysis Laboratory (IDAL), University of Valencia, Av. de la Universidad s/n, 46100 Burjassot (Valencia), Spain., Serrano-López AJ; Intelligent Data Analysis Laboratory (IDAL), University of Valencia, Av. de la Universidad s/n, 46100 Burjassot (Valencia), Spain., Martínez-Sanchis S; Centro de Investigación en Ingeniería Mecánica (CIIM), Departamento de Ingeniería Mecánica y de Materiales, Universitat Politècnica de València, Camino de Vera s/n, 46022 Valencia, Spain., Monserrat C; Departamento de Sistemas Informáticos y Computación, Universitat Politècnica de València, Camino de Vera s/n, 46022 Valencia, Spain., Martín-Guerrero JD; Intelligent Data Analysis Laboratory (IDAL), University of Valencia, Av. de la Universidad s/n, 46100 Burjassot (Valencia), Spain.

Publikováno v: Computers in biology and medicine [Comput Biol Med] 2017 Nov 01; Vol. 90, pp. 116-124. Date of Electronic Publication: 2017 Sep 28.

Machine learning based multiscale calibration of mesoscopic constitutive models for composite materials: application to brain white matter.

Autor: Field, Duncan¹ (AUTHOR), Ammouche, Yanis¹ (AUTHOR), Peña, José-Maria² (AUTHOR) jm.penya@lurtis.com, Jérusalem, Antoine¹ (AUTHOR) antoine.jerusalem@eng.ox.ac.uk

Publikováno v: Computational Mechanics. Jun2021, Vol. 67 Issue 6, p1629-1643. 15p.

Real-time biomechanics using the finite element method and machine learning: Review and perspective.

Autor: Phellan R; ETS Montreal, University of Quebec, 1100 Notre-Dame West, Montreal, QC, Canada., Hachem B; Spinologics Inc., 6750 Esplanade Avenue #290, Montreal, QC, Canada., Clin J; Spinologics Inc., 6750 Esplanade Avenue #290, Montreal, QC, Canada., Mac-Thiong JM; Spinologics Inc., 6750 Esplanade Avenue #290, Montreal, QC, Canada., Duong L; ETS Montreal, University of Quebec, 1100 Notre-Dame West, Montreal, QC, Canada.

Publikováno v: Medical physics [Med Phys] 2021 Jan; Vol. 48 (1), pp. 7-18. Date of Electronic Publication: 2020 Dec 07.

Theory-inspired machine learning—towards a synergy between knowledge and data.

Autor: Hoffer, Johannes G., Ofner, Andreas B., Rohrhofer, Franz M., Lovrić, Mario, Kern, Roman, Lindstaedt, Stefanie, Geiger, Bernhard C.

Publikováno v: Welding in the World; Jul2022, Vol. 66 Issue 7, p1291-1304, 14p

MULTIDISCIPLINARY TECHNIQUES FOR THE SIMULATION OF THE CONTACT BETWEEN THE FOOT AND THE SHOE UPPER IN GAIT: VIRTUAL REALITY, COMPUTATIONAL BIOMECHANICS, AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Autor: Rupérez Moreno, María José

Publikováno v: Riunet.

Esta Tesis propone el uso de técnicas multidisciplinares como una alternativa viable a los procedimientos actuales de evaluación del calzado los cuales, normalmente, consumen muchos recursos humanos y técnicos. Estas técnicas son Realidad Virtual

Externí odkaz: http://hdl.handle.net/10251/11235