International Journal of Mechanical Sciences, Год журнала: 2024, Номер 279, С. 109487 - 109487
Опубликована: Окт. 1, 2024
Язык: Английский
International Journal of Mechanical Sciences, Год журнала: 2024, Номер 279, С. 109487 - 109487
Опубликована: Окт. 1, 2024
Язык: Английский
International Journal of Mechanical Sciences, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 109989 - 109989
Опубликована: Янв. 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
3International Journal of Mechanical Sciences, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 110075 - 110075
Опубликована: Фев. 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
3International Journal of Mechanical Sciences, Год журнала: 2024, Номер 282, С. 109682 - 109682
Опубликована: Авг. 29, 2024
Язык: Английский
Процитировано
13Thin-Walled Structures, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 112978 - 112978
Опубликована: Янв. 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
2Engineering Structures, Год журнала: 2025, Номер 330, С. 119955 - 119955
Опубликована: Фев. 27, 2025
Язык: Английский
Процитировано
2Composites Part A Applied Science and Manufacturing, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 108758 - 108758
Опубликована: Фев. 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
1Composite Structures, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 119240 - 119240
Опубликована: Май 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
1International Journal of Mechanical Sciences, Год журнала: 2024, Номер 275, С. 109267 - 109267
Опубликована: Апрель 7, 2024
This paper introduces a novel Physics-Informed Neural Network-based (PINN-based) multi-domain computational framework to analyse nonlinear and heterogeneous morphological variations of plant cells during drying. Here, two distinct models are involved: PINN-MT simulate mass transfer; PINN-NS shrinkage. The coupled examine cellular changes resulting from moisture loss Firstly, the framework, in tandem with homogeneous conditions, operates parallel, allowing mutual parameters update between models. approach demonstrates ability approximate shrinkage within tissue, factoring influence surrounding cells. Secondly, non-uniform cell wall properties boundary conditions incorporated into this through domain decomposition. Inherent capabilities neural networks allow for seamless integration multiple domains, additional terms introduced at interfaces. shows capacity account drastic even under extreme drying which is key novelty has been challenging task existing traditional methods. Hence, proposed offers an innovative avenue understanding not only cells, but also soft matter general.
Язык: Английский
Процитировано
5International Journal of Mechanical Sciences, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 109766 - 109766
Опубликована: Окт. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
5International Journal of Mechanical Sciences, Год журнала: 2024, Номер 273, С. 109210 - 109210
Опубликована: Март 25, 2024
Язык: Английский
Процитировано
4