Assessment of multi-fidelity structural theories to train probabilistic machine learning for process-induced defects / Petrolo, M.; Santori, M.; Johnson, K.; Zappino, E.; Zobeiry, N.. - ELETTRONICO. - (2025). ( Artificial Intelligence for Composite Materials Conference Bristol (UK) 1-3 September 2025).

Assessment of multi-fidelity structural theories to train probabilistic machine learning for process-induced defects

M. Petrolo;M. Santori;E. Zappino;N. Zobeiry
2025

File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
PSJZZ_AICOMP_2025.pdf

accesso aperto

Descrizione: Abstract
Tipologia: 2a Post-print versione editoriale / Version of Record
Licenza: Pubblico - Tutti i diritti riservati
Dimensione 221.73 kB
Formato Adobe PDF
221.73 kB Adobe PDF Visualizza/Apri
Pubblicazioni consigliate

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11583/3002821