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Finite Physics-Informed Neural Networks: A Neural Network Architecture for Solving Solid Mechanics Problems in General Geometries
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了物理启发神经网络（PINN）在固体力学中的两个主要挑战，提出的有限PINN模型有效解决了固体结构的边界和几何适应问题，展现出良好的应用前景。
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关键要点
- 本研究探讨了物理启发神经网络（PINN）在固体力学中的两个主要挑战。
- 提出的有限PINN模型有效解决了固体结构的有限边界和复杂几何适应问题。
- 有限PINN模型通过将应力和位移场的近似分开，转变了解空间的结构。
- 研究结果显示，有限PINN模型在正问题和逆问题的二维及三维案例中表现出良好的效果。
- 有限PINN模型具有广泛的应用潜力。
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