Machine learning-enabled forward prediction and inverse design of 4D-printed active plates
Shape transformations of active composites (ACs) depend on the spatial distribution of constituent materials. Voxel-level complex material distributions can be encoded by 3D printing, offering enormous freedom for possible shape-change 4D-printed ACs. However, efficiently designing the material dist...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | , , , , , , , , |
---|---|
مؤلفون آخرون: | |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/181246 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
كن أول من يترك تعليقا!