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La bibliographie suivante contient toutes les publications répertoriées dans la base de données qui sont reliées à ce nom en tant qu'auteur, éditeur ou collaborateur.

  1. Do, Bach / Ohsaki, Makoto (2023): Bayesian optimization-assisted approximate Bayesian computation and its application to identifying cyclic constitutive law of structural steels. Dans: Computers & Structures, v. 286 (octobre 2023).

    https://doi.org/10.1016/j.compstruc.2023.107111

  2. Ohsaki, Makoto / Do, Bach / Fujiwara, Jun / Kimura, Toshiaki / Yamashita, Takuzo (2022): Two-step parameter identification of multi-axial cyclic constitutive law of structural steels from cyclic structural responses. Dans: Structures, v. 46 (décembre 2022).

    https://doi.org/10.1016/j.istruc.2022.11.007

  3. Do, Bach / Ohsaki, Makoto (2022): Bayesian optimization for inverse identification of cyclic constitutive law of structural steels from cyclic structural tests. Dans: Structures, v. 38 (avril 2022).

    https://doi.org/10.1016/j.istruc.2022.02.054

  4. Do, Bach / Ohsaki, Makoto (2022): Sequential sampling approach to energy‐based multi‐objective design optimization of steel frames with correlated random parameters. Dans: Earthquake Engineering and Structural Dynamics, v. 51, n. 3 (mars 2022).

    https://doi.org/10.1002/eqe.3581

  5. Do, Bach / Ohsaki, Makoto / Yamakawa, Makoto (2021): Bayesian optimization for robust design of steel frames with joint and individual probabilistic constraints. Dans: Engineering Structures, v. 245 (octobre 2021).

    https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2021.112859

  6. Do, Bach / Ohsaki, Makoto (2021): A random search for discrete robust design optimization of linear-elastic steel frames under interval parametric uncertainty. Dans: Computers & Structures, v. 249 (juin 2021).

    https://doi.org/10.1016/j.compstruc.2021.106506

  7. Do, Bach / Lenwari, Akhrawat (2020): Optimization of Fiber-Reinforced Polymer Patches for Repairing Fatigue Cracks in Steel Plates Using a Genetic Algorithm. Dans: Journal of Composites for Construction, v. 24, n. 2 (avril 2020).

    https://doi.org/10.1061/(asce)cc.1943-5614.0001005

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