FE-MAD: aprendizaje de materiales basado en elementos finitos
FE-MAD: Aprende cómo un marco diferenciable con elementos finitos y redes neuronales identifica modelos constitutivos a partir de datos de deformación.
#elementos finitos
Precondicionador de dos mallas para flujo subterráneo con red híbrida de atención
Precondicionador de dos mallas y red híbrida de atención aceleran simulación de flujo subterráneo en medios de alto contraste, mejorando precisión.
MidSurfNet: Aprendizaje para abstracción de superficies medias
MidSurfNet usa IA para emparejar caras y generar superficies medias con offset variable, superando limitaciones en modelos CAD de pared delgada.
Sparse FEONet: Red eficiente de operadores con elementos finitos
Conoce Sparse FEONet, la red de operadores dispersa que reduce costos computacionales y memoria para PDEs paramétricas.
Marco multiagente de IA para análisis de elementos finitos
Descubre AbaqusAgent: un sistema multiagente basado en LLMs que convierte instrucciones en lenguaje natural en análisis de elementos finitos completos. ¡Simulación más accesible y eficiente!
FEM-Bench: benchmark científico para LLMs de código
Descubre FEM-Bench, el benchmark que evalúa la capacidad de los LLMs para generar código de elementos finitos. Gemini 3 Pro y GPT-5 destacan en los tests.
VFEAgent: Un Marco de Agente Multimodal para Análisis de Elementos Finitos Automatizado de Extremo a Extremo
VFEAgent es un marco multimodal que automatiza el análisis de elementos finitos, acelerando simulaciones ingenieriles con inteligencia artificial.