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Automatic Model Discovery of Tensional Homeostasis: Constitutive Machine Learning in Growth and Remodeling
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内容提要
本研究通过引入运动学生长和稳态表面的概念，利用新的本构人工神经网络模型，探讨生物软组织在机械刺激后恢复稳态的问题。结果表明，该网络在学习实验数据和应用中具有潜力，提升了对非弹性材料行为的理解。
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关键要点
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本研究探讨生物软组织在外部机械刺激后恢复张力稳态的问题。
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引入运动学生长和稳态表面的概念。
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利用新的本构人工神经网络模型来发现描述稳态的标量方程。
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研究表明该网络在学习实验数据和结构层面应用中具有重要潜力。
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结果提升了对非弹性材料行为的理解。
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