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可分离物理信息网络用于弹性问题的求解
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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
本文探讨了物理信息神经网络（PINN）在小变形弹性接触力学的正向和反向问题中的解决能力，通过输出变换的混合变量形式化来强制施加边界条件，并将接触问题的不等式约束作为松软约束融入丢失函数，研究了非线性互补问题（NCP）函数的应用，展示了PINN的重要性和选择适当的超参数和优化器的重要性。
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关键要点
- 探讨物理信息神经网络（PINN）在小变形弹性接触力学中的应用。
- 通过混合变量形式化强制施加边界条件，包括迪里希特和诺伊曼边界条件。
- 将接触问题的不等式约束融入丢失函数，使用Karush-Kuhn-Tucker条件作为松软约束。
- 研究适用于弹塑性问题的约束函数，探索非线性互补问题（NCP）函数的应用。
- 展示PINN作为偏微分方程求解器、数据增强模型、参数识别反向求解器和代理模型的重要性。
- 强调选择适当的超参数和优化器（如Adam与L-BFGS-B组合）对提高精度和节省训练时间的重要性。
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