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(Physic-informed NN)基于物理信息的神经网络基础【2】及 裂纹扩展混合预测案例
业界资讯
2023-04-08 13:46:57
阅读次数: 0
基于物理信息的神经网络基础【2】及 裂纹扩展混合预测案例
1. 物理信息神经网络的概念
1.1 基本原理:
1.2 主要优势:
2. Python简单实现
2.1 相关包安装
2.2 模型结构解析
2.2.1 数据驱动模型的结构
2.2.2 物理模型结构
2.2.2.1 基础知识: 帕里斯定律
2.2.2.2 基础知识: SN曲线
2.2.2.3 复合材料疲劳与金属疲劳之间的区别
2.2.2.4 模型代码说明
2.3 训练
参考文献资料
前言
2019年,布朗大学应用数学系研究团队提出了PINN(Physics informed NN),并发表在《计算物理学期刊》(Journal of Computational Physics)。自从发表,PINN成为了AI物理领域最常见的一个关键词。本篇博客对基于物理信息的神经网
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转载自
blog.csdn.net/u013537270/article/details/129780409
(Physic-informed NN)基于物理信息的神经网络基础【2】及 裂纹扩展混合预测案例
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