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Bernd Markert ORCID

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. Zeng, Lingdong / Guo, Shuai / Wu, Jing / Markert, Bernd (2024): Autonomous mobile construction robots in built environment: A comprehensive review. Dans: Developments in the Built Environment, v. 19 (octobre 2024).

    https://doi.org/10.1016/j.dibe.2024.100484

  2. Stoffel, Marcus / Bamer, Franz / Markert, Bernd (2018): Artificial neural networks and intelligent finite elements in non-linear structural mechanics. Dans: Thin-Walled Structures, v. 131 (octobre 2018).

    https://doi.org/10.1016/j.tws.2018.06.035

  3. Thaler, Denny / Dhulipala, Somayajulu L. N. / Bamer, Franz / Markert, Bernd / Shields, Michael D. (2024): Reliability analysis of complex systems using subset simulations with Hamiltonian Neural Networks. Dans: Structural Safety, v. 109 (juillet 2024).

    https://doi.org/10.1016/j.strusafe.2024.102475

  4. Bamer, Franz / Markert, Bernd (2018): A nonlinear visco-elastoplastic model for structural pounding. Dans: Earthquake Engineering and Structural Dynamics, v. 47, n. 12 (10 octobre 2018).

    https://doi.org/10.1002/eqe.3095

  5. Bamer, Franz / Thaler, Denny / Stoffel, Marcus / Markert, Bernd (2021): A Monte Carlo Simulation Approach in Non-linear Structural Dynamics Using Convolutional Neural Networks. Dans: Frontiers in Built Environment, v. 7 (janvier 2021).

    https://doi.org/10.3389/fbuil.2021.679488

  6. Thaler, Denny / Stoffel, Marcus / Markert, Bernd / Bamer, Franz (2021): Machine‐learning‐enhanced tail end prediction of structural response statistics in earthquake engineering. Dans: Earthquake Engineering and Structural Dynamics, v. 50, n. 8 (10 juillet 2021).

    https://doi.org/10.1002/eqe.3432

  7. Bamer, Franz / Strubel, Nicolas / Shi, Jianye / Markert, Bernd (2019): A visco-elastoplastic pounding damage formulation. Dans: Engineering Structures, v. 197 (octobre 2019).

    https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2019.109373

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