赛桨在结构领域全新探索：机理驱动的无网格结构拓扑优化

 原文中文，约4900字，阅读约需12分钟。发表于：。

自PaddleScience（赛桨） V1.0于2023年8月正式发布以来，其支持数据和机理驱动的AI for Science求解模式备受工程领域的欢迎。赛桨不仅提供了包括流体、结构、气象等多个领域的基础网络模型，还提供了丰富的生态共建案例。截至目前，官方GitHub仓库已经合入超过36个领域案例，涵盖了众多领域的SOTA模型，包括机理方程驱动的PINN、HPINN、HFM、XPINN以及数据驱动...

自PaddleScience（赛桨） V1.0发布以来，其在工程领域备受欢迎。赛桨提供了多个领域的基础网络模型和生态共建案例。本期介绍赛桨在结构领域的探索，使用PINN方法实现无网格结构拓扑优化。拓扑优化可用于改进产品设计和降低材料浪费。

基础网络模型 工程领域 拓扑优化 生态共建案例 赛桨
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