深度能量方法的几何感知框架:一种应用于超弹性材料的结构力学

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内容提要

本文介绍了物理信息神经网络在固体力学中的应用方法,通过多网络模型结合动量平衡和本构关系,准确呈现场量变量。探索了该框架在机器学习中的应用,并发现物理信息对提高模型鲁棒性有很大作用。

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关键要点

  • 物理信息神经网络在固体力学中的应用方法
  • 通过多网络模型结合动量平衡和本构关系,准确呈现场量变量
  • 测试合成数据与解析解和数值解比较,验证模型的有效性和精度
  • 等几何分析在准确性和收敛性方面优于有限元法
  • 探索该框架在机器学习中的应用
  • 物理信息提高模型的鲁棒性
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