基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非均質(zhì)材料力學(xué)研究進(jìn)展

摘要： 非均質(zhì)材料是工程領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用的一個概念,近年來深度學(xué)習(xí)方法的井噴式發(fā)展為非均質(zhì)材料系統(tǒng)中許多復(fù)雜問題帶來了新的解決思路.然而,深度學(xué)習(xí)因為其高度的并行性、非線性和大量的參數(shù)復(fù)雜運算,使得其難以被直觀解釋,在非均質(zhì)材料領(lǐng)域的應(yīng)用中容易遇到產(chǎn)生物理上無意義解、泛化性較低和依賴于高質(zhì)量和數(shù)量的數(shù)據(jù)集等問題.而基于物理信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(physics-informed neural n... （共16頁）