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Pré-dimensionnement de structures aéronautiques : une nouvelle perspective grâce à la combinaison de la réduction de modèles et de l'apprentissage profond sur graphes
1 : Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, ENS Paris-Saclay, CNRS LMPS - Laboratoire de Mécanique Paris-Saclay, 91190, Gif-sur-Yvette, France.
Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, ENS Paris-Saclay, CNRS LMPS - Laboratoire de Mécanique Paris-Saclay, 91190, Gif-sur-Yvette, France.
2 : Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, ENS Paris-Saclay, CNRS, LMPS - Laboratoire de Mécanique Paris-Saclay, 91190, Gif-sur-Yvette, France.
Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, ENS Paris-Saclay, CNRS, LMPS - Laboratoire de Mécanique Paris-Saclay, 91190, Gif-sur-Yvette, France., Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, ENS Paris-Saclay, CNRS LMPS - Laboratoire de Mécanique Paris-Saclay, 91190, Gif-sur-Yvette, France.
3 : Safran Tech, Digital Sciences & Technologies Department, Rue des jeunes bois, Châteaufort, 78114, Magny-les-Hameaux, France.
* : Auteur correspondant
Safran Tech, Digital Sciences & Technologies Department, Rue des jeunes bois, Châteaufort, 78114, Magny-les-Hameaux, France.
| Type : | : | Résumé étendu (présentation orale ou poster) |
| Thématiques | : | MS1 - Ingéniérie Augmentée par les données, l’apprentissage et l’IA |
| Mots-Clés | : | Réduction de modèles ; Apprentissage profond sur graphes |
| PDF version | : |  PDF version |
