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可微化神经集成无网格方法在有限应变超弹性正演和反演建模中的应用
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原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了一种神经一体化无网格（NIM）方法，将物理无网格离散化与深度学习结合，提出了S-NIM和V-NIM求解器。通过数值实验验证了NIM在准确性和效率上的优势，并研究了基于机器学习的材料模型在有限元分析中的有效性。
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关键要点
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神经一体化无网格（NIM）方法结合了物理无网格离散化技术与深度学习，提出了S-NIM和V-NIM求解器。
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NIM框架通过功能空间分解增强了解决方案的表示，显著提高了训练效率。
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数值实验表明，NIM在准确性、可扩展性、泛化性和收敛性方面表现优越，尤其是V-NIM在预测能力上显著提高了准确性和效率。
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提出的El-UNet模型用于推断机械参数和应力分布，具有更高的精度和更低的计算成本。
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神经经验插值方法（NEIM）用于降低计算非线性偏微分方程的时间复杂度，具有高效性和易于实现的优点。
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基于机器学习的材料模型框架适用于弹性和塑性模型，展示了其在有限元分析中的有效性和普适性。
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延伸问答
什么是神经一体化无网格（NIM）方法？
神经一体化无网格（NIM）方法结合了物理无网格离散化技术与深度学习，旨在提高求解器的准确性和效率。
S-NIM和V-NIM求解器有什么区别？
S-NIM是基于强形式的求解器，而V-NIM则基于局部变分形式，后者在预测能力上表现更优。
NIM方法在数值实验中表现如何？
数值实验表明，NIM方法在准确性、可扩展性、泛化性和收敛性方面表现优越，尤其是V-NIM显著提高了准确性和效率。
El-UNet模型的主要优势是什么？
El-UNet模型用于推断机械参数和应力分布，具有更高的精度和更低的计算成本。
神经经验插值方法（NEIM）有什么优点？
NEIM能够降低计算非线性偏微分方程的时间复杂度，易于实现，并且高效处理非局部和局部非线性。
基于机器学习的材料模型框架适用于哪些情况？
该框架适用于弹性和塑性模型，能够处理多维组合多轴应变应力数据，并在有限元分析中展示有效性。
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