Large-Scale Statistical Learning for Mass Transport Prediction in Porous Materials Using 90,000 Artificially Generated Microstructures
Artikel i vetenskaplig tidskrift, 2021
virtual materials testing
porous materials
diffusivity
structure-property relationship
mass transport
deep learning
permeability
Författare
Benedikt Prifling
Universität Ulm
Magnus Röding
Chalmers, Matematiska vetenskaper, Tillämpad matematik och statistik
RISE Research Institutes of Sweden
Philip Townsend
RISE Research Institutes of Sweden
Chalmers, Matematiska vetenskaper, Tillämpad matematik och statistik
Matthias Neumann
Universität Ulm
Volker Schmidt
Universität Ulm
Frontiers in Materials
22968016 (eISSN)
Vol. 8 786502Ämneskategorier
Bioinformatik (beräkningsbiologi)
Metallurgi och metalliska material
Datorsystem
DOI
10.3389/fmats.2021.786502