一种针对材料多尺度建模和地质力学宏元派生的POD-TANN方法
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内容提要
本文探讨了物理信息神经网络在固体力学中的应用，展示了其在材料本构参数识别、非线性材料预测及微观结构分析中的有效性。研究表明，结合物理知识的神经网络模型在准确性和计算效率上优于传统方法，能够处理复杂材料行为并实现可解释人工智能。
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Q&A
物理信息神经网络在固体力学中的应用有哪些？
物理信息神经网络在固体力学中用于材料本构参数识别、非线性材料预测和微观结构分析等。
与传统有限元法相比，PINN模型的优势是什么？
PINN模型在准确性和收敛性方面优于传统有限元法，能够更好地处理复杂材料行为。
如何利用物理导向神经网络进行材料预测？
通过使用测量的力位移数据进行训练，物理导向神经网络可以实现对非线性材料的内外部变量预测。
新框架在软材料本构参数识别中的表现如何？
新框架在平面应力条件下能够准确识别软材料的本构参数，误差保持在5%以下。
图神经网络在多尺度建模中的作用是什么？
图神经网络能够有效预测微观应变，并提高宏观应力-应变路径的准确性。
如何降低固体力学中物理方程求解的计算成本？
通过引入参数化学习方法，可以在保持准确性的同时降低计算成本。
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