Data-Driven Design of Disordered Materials

Projektinformationen

D4M

ID Finanzhilfevereinbarung: 101024077

DOI

10.3030/101024077

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 1 April 2021

Startdatum 1 April 2021

Enddatum 31 März 2023

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten

€ 203 149,44

EU-Beitrag

€ 203 149,44

Koordiniert durch

EIDGENOESSISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE ZUERICH
Switzerland

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Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (1)

Prediction and control of fracture paths in disordered architected materials using graph neural networks

Autoren: Konstantinos Karapiperis, Dennis M. Kochmann
Veröffentlicht in: Communications Engineering, 2023, ISSN 2731-3395
Herausgeber: Springer Nature
DOI: 10.1038/s44172-023-00085-0