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2Learning-based robust model predictive control with state-dependent uncertainty
R. Soloperto, M. Müller, S. Trimpe, und F. Allgöwer. IFAC-PapersOnLine 51 (20): 442--447 (2018)
vor 2 Tagen von @simtech
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3Optimality principles in human point-to-manifold reaching accounting for muscle dynamics
I. Wochner, D. Driess, H. Zimmermann, D. Haeufle, M. Toussaint, und S. Schmitt. Frontiers in Computational Neuroscience (2020)
vor 2 Tagen von @simtech
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4The benefit of combining neuronal feedback and feed-forward control for robustness in step down perturbations of simulated human walking depends on the muscle function
D. Haeufle, B. Schmortte, H. Geyer, R. Müller, und S. Schmitt. Frontiers in computational neuroscience (2018)
vor 2 Tagen von @simtech
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4Active Inverse Model Learning with Error and Reachable Set Estimates.
D. Driess, S. Schmitt, und M. Toussaint. IROS, Seite 1826--1833. (2019)
vor 2 Tagen von @simtech
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5The influence of biophysical muscle properties on simulating fast human arm movements
A. Bayer, S. Schmitt, M. Günther, und D. Haeufle. Computer methods in biomechanics and biomedical engineering 20 (8): 803--821 (2017)
vor 2 Tagen von @simtech
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3One-shot verification of dissipativity properties from input--output data
A. Romer, J. Berberich, J. Köhler, und F. Allgöwer. IEEE Control Systems Letters 3 (3): 709--714 (2019)
vor 2 Tagen von @simtech
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3Data-driven inference of passivity properties via Gaussian process optimization
A. Romer, S. Trimpe, und F. Allgöwer. 2019 18th European Control Conference (ECC), Seite 29--35. IEEE, (2019)
vor 2 Tagen von @simtech
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5Learning to control redundant musculoskeletal systems with neural networks and SQP: exploiting muscle properties
D. Driess, H. Zimmermann, S. Wolfen, D. Suissa, D. Haeufle, D. Hennes, M. Toussaint, und S. Schmitt. 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Seite 6461--6468. IEEE, (2018)
vor 2 Tagen von @simtech
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3Data-driven inference of conic relations via saddle-point dynamics
A. Romer, J. Montenbruck, und F. Allgöwer. IFAC-PapersOnLine 51 (25): 396--401 (2018)
vor 2 Tagen von @simtech
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3Some ideas on sampling strategies for data-driven inference of passivity properties for MIMO systems
A. Romer, J. Montenbruck, und F. Allgöwer. 2018 Annual American Control Conference (ACC), Seite 6094--6100. IEEE, (2018)
vor 2 Tagen von @simtech
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3Sampling strategies for data-driven inference of passivity properties
A. Romer, J. Montenbruck, und F. Allgöwer. 2017 IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control (CDC), Seite 6389--6394. IEEE, (2017)
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3Determining dissipation inequalities from input-output samples
A. Romer, J. Montenbruck, und F. Allgöwer. IFAC-PapersOnLine 50 (1): 7789--7794 (2017)
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3Some problems arising in controller design from big data via input-output methods
J. Montenbruck, und F. Allgöwer. 2016 IEEE 55th Conference on Decision and Control (CDC), Seite 6525--6530. IEEE, (2016)
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2Transferable Anisotropic United-Atom Mie (TAMie) Force Field: Transport Properties from Equilibrium Molecular Dynamic Simulations
M. Fischer, G. Bauer, und J. Gross. Industrial & Engineering Chemistry Research 59 (18): 8855--8869 (2020)
vor 2 Tagen von @simtech
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2Variational framework for distance-minimizing method in data-driven computational mechanics
L. Nguyen, M. Rambausek, und M. Keip. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering (Juni 2020)
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2An Artificial Neural Network based Solution Scheme to periodic Homogenization
F. Göküzüm, L. Nguyen, und M. Keip. PAMM (November 2019)
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2An Artificial Neural Network Based Solution Scheme for Periodic Computational Homogenization of Electrostatic Problems
F. Göküzüm, L. Nguyen, und M. Keip. Mathematical and Computational Applications 24 (2): 40 (April 2019)
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9Thermophysical properties of glyceline–water mixtures investigated by molecular modelling
J. Baz, C. Held, J. Pleiss, und N. Hansen. Phys. Chem. Chem. Phys. 21 (12): 6467-6476 (2019)
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4Modelling of substrate access and substrate binding to cephalosporin acylases
V. Ferrario, M. Fischer, Y. Zhu, und J. Pleiss. Scientific Reports (August 2019)
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8Analysis of Thermophysical Properties of Deep Eutectic Solvents by Data Integration
X. Xu, J. Range, G. Gygli, und J. Pleiss. Journal of Chemical & Engineering Data 65 (3): 1172--1179 (September 2019)
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