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

  • 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。
  • 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来发现描述稳态的标量方程。
  • 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。
  • 结果提升了对非弹性材料行为的理解。
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