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利用物理信息神经网络解决接触力学的正向和逆向问题
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文讨论了物理信息神经网络（PINN）在小变形弹性接触力学中的解决能力，通过混合变量形式化施加边界条件，并将不等式约束融入丢失函数，研究了非线性互补问题函数。展示了PINN在PDE求解、数据增强、参数识别和快速计算中的重要性，并强调了选择适当的超参数和优化器的重要性。
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关键要点
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本文探讨了物理信息神经网络（PINN）在小变形弹性接触力学中的解决能力。
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通过混合变量形式化施加迪里希特和诺伊曼边界条件。
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将接触问题的不等式约束融入丢失函数，研究非线性互补问题函数。
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展示了PINN在偏微分方程（PDE）求解中的重要性。
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PINN可作为数据增强的正向模型和参数识别的反向求解器。
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强调选择适当的超参数和优化器的重要性，以获得更精确和节省训练时间的结果。
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