[asme-dtm] Register for the first thematic session of the JMD Webinar

  • From: "Layton, Astrid C" <alayton@xxxxxxxx>
  • To: "asme-dtm@xxxxxxxxxxxxx" <asme-dtm@xxxxxxxxxxxxx>
  • Date: Mon, 8 Feb 2021 16:16:38 +0000

Dear Community Members,

Please see the note below, courtesy of Faez Ahmed, regarding JMD's upcoming 
webinar schedule.
---------------------------



Dear Colleagues:


We would like to invite you to attend the first thematic session of the JMD 
Webinar, to be held on February 16, 2021, Tuesday, 12:00 pm - 2:00 pm EST (US 
Eastern Standard Time).



The JMD Webinar is a series of webinars organized quarterly by the editorial 
board of the Journal of Mechanical Design (JMD), serving the engineering design 
research community. Our intention is to share the latest research and 
development being published in the Journal of Mechanical Design, and by doing 
so, to keep our community connected. Each JMD webinar will include two 
sessions: (1) a 90-minute Zoom webinar session in which 4-5 selected papers 
will be featured with presentations and Q&As, and (2) an optional 30-minute 
gather.town session for further discussion/networking among speakers and 
seminar attendees. For more information about the JMD Webinar, please visit the 
website at 
asmejmd.org/webinar.html<https://urldefense.com/v3/__https:/www.asmejmd.org/webinar.html__;!!KwNVnqRv!SZ7I9ZWsMKCnKSvk8CxKvOX9Saon5i6o6xm_um4_VFVkjPsjDAYMHppDny-FHnA$>



The very first thematic session of the JMD Webinar, focusing on the 
"Data-driven Approaches for Engineering Design," will feature the following 
five talks:


  1.  Dr. Namwoo Kang: Oh, S., Jung, Y., Kim, S., Lee, I., and Kang, N. "Deep 
Generative Design: Integration of Topology Optimization and Generative Models." 
J. Mech. Des. 2019; 141(11): 111405.
  2.  Dr. Conrad Tucker: Shu, D., Cunningham, J., Stump, G., Miller, S. W., 
Yukish, M. A., Simpson, T. W., and Tucker, C. S. "3D Design Using Generative 
Adversarial Networks and Physics-Based Validation." ASME. J. Mech. Des. July 
2020; 142(7): 071701.
  3.  Dr. Soumalya Sarkar: Sarkar, S., Mondal, S., Joly, M., Lynch, M. E., 
Bopardikar, S. D., Acharya, R., and Perdikaris, P. "Multifidelity and 
Multiscale Bayesian Framework for High-Dimensional Engineering Design and 
Calibration." J. Mech. Des. 2019; 141(12): 121001.
  4.  Dr. Yan Wang: Liu, D., and Wang, Y. "Multi-Fidelity Physics-Constrained 
Neural Network and Its Application in Materials Modeling." J. Mech. Des. 2019; 
141(12): 121403.
  5.  Dr. Ramin Bostanabad: Bostanabad, R., Chan, Y., Wang, L., Zhu, P., and 
Chen, W. "Globally Approximate Gaussian Processes for Big Data with Application 
to Data-Driven Metamaterials Design." J. Mech. Des. 2019; 141(11): 111402.

Seminar Registration: follow the link to register for the seminar:  
http://bit.ly/3c93eho<https://urldefense.com/v3/__http:/bit.ly/3c93eho__;!!KwNVnqRv!SZ7I9ZWsMKCnKSvk8CxKvOX9Saon5i6o6xm_um4_VFVkjPsjDAYMHppDdziomZw$>.
 Attendance is free, but advance registration is required.


Please share the webinar information broadly with your colleagues and students 
who might be interested. I look forward to seeing you all at the seminar!


Sincerely,
Faez

On behalf of the first JMD webinar organizing team (Chris Hoyle, Faez Ahmed, 
Pingfeng Wang and Scott Ferguson)

---------------------------

Dr. Astrid Layton  (she/her) | Assistant Professor
J. Mike Walker '66 Department of Mechanical Engineering | Texas A&M University
Office 416 Mechanical Engineering Office Building
3123 TAMU | College Station, TX 77843-3123

ph: 979.458.0360  |  alayton@xxxxxxxx<mailto:alayton@xxxxxxxx>
www.astridlayton.com  |  @Dr_ALayton<https://twitter.com/Dr_ALayton>
engineering.tamu.edu/mechanical/people/layton-astrid

Other related posts:

  • » [asme-dtm] Register for the first thematic session of the JMD Webinar - Layton, Astrid C