Zobrazeno 1 - 10
of 163
pro vyhledávání: '"Teichert, G."'
Autor:
Teichert, G. H., Das, S., Shojaei, M. Faghih, Holber, J., Mueller, T., Hung, L., Gavini, V., Garikipati, K.
LixTMO2 (TM=Ni, Co, Mn) forms an important family of cathode materials for Li-ion batteries, whose performance is strongly governed by Li composition-dependent crystal structure and phase stability. Here, we use LixCoO2 (LCO) as a model system to ben
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2302.08991
Autor:
Zhang, X., Teichert, G. H., Wang, Z., Duschenes, M., Srivastava, S., Livingston, E., Holber, J., Shojaei, M. Faghih, Sundararajan, A., Garikipati, K.
We present mechanoChemML, a machine learning software library for computational materials physics. mechanoChemML is designed to function as an interface between platforms that are widely used for machine learning on one hand, and others for solution
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2112.04960
Autor:
Khalil, M., Teichert, G. H., Alleman, C., Heckman, N. M., Jones, R. E., Garikipati, K., Boyce, B. L.
To model and quantify the variability in plasticity and failure of additively manufactured metals due to imperfections in their microstructure, we have developed uncertainty quantification methodology based on pseudo marginal likelihood and embedded
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2001.02058
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
The free energy of a system is central to many material models. Although free energy data is not generally found directly, its derivatives can be observed or calculated. In this work, we present an Integrable Deep Neural Network (IDNN) that can be tr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1901.00081
A graph theoretic perspective is taken for a range of phenomena in continuum physics in order to develop representations for analysis of large scale, high-fidelity solutions to these problems. Of interest are phenomena described by partial differenti
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1811.09753
Publikováno v:
Journal of Heat Treatment and Materials: HTM; October 2023, Vol. 78 Issue: 6 p352-368, 17p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.