基于能量的物理信息神经网络用于大变形下无摩擦接触问题
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文针对接触力学中的无摩擦接触问题及其在大变形中的挑战提出了一种基于能量的物理信息神经网络（PINNs）框架。该框架通过微观的Lennard-Jones势能演绎出接触现象，并结合放松、渐进载荷及输出缩放技术以增强其鲁棒性。研究表明，该框架在处理复杂接触问题时不仅有效且计算效率可与商业有限元软件相媲美。
本文提出了一种基于能量的物理信息神经网络（PINNs）框架，旨在解决无摩擦接触问题及大变形挑战。该框架利用Lennard-Jones势能模拟接触现象，并结合多种技术提升鲁棒性，研究表明其在复杂接触问题上的效率可与商业有限元软件相媲美。
