本文探讨了物理信息神经网络（PINN）在弹性动力学和偏微分方程建模中的应用，提出了多种改进方法以提高训练效率和预测准确性，包括激活函数选择、转移学习和新型网络架构。研究表明，PINN在处理复杂问题时表现出色，具有良好的泛化能力和准确性，推动了其在科学与工程领域的应用。

本研究探讨了物理启发式神经网络（PINNs）及其改进版本在求解偏微分方程（PDEs）中的应用。引入鲁棒版本的PINN（RPINN）和其他新框架，展示了在无标注数据情况下建模弹性动力学的可行性，并解决了复杂边界条件的问题。研究结果表明，改进后的模型在精度和效率上表现良好，适用于处理不规则几何形状和非结构化网格。

本文探讨了物理启发式神经网络（PINNs）在求解偏微分方程（PDE）中的应用，提出了通用框架和新方法，解决了传统数值方法的局限性，展示了在弹性动力学和高阶常微分方程等领域的有效性与准确性。