Aug, 2023

应用于复合材料热压处理的连续元迁移学习（SMT）以应对物理信息神经网络的复杂性

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TL;DR通过提出一种新颖的顺序元迁移学习框架，将物理导向神经网络（PINN）分解 PDE 的时间域以创建适用于 PINN 训练的较小时间段的 “较简单” 问题，并通过元学习器在各个时间间隔上进行训练，以实现快速适应各种相关任务的最佳初始状态，并借助迁移学习方法进一步降低计算成本，从而明显提高了 PINN 的适应性并显著降低了计算成本，将计算成本降低了 100 倍。
physics-informed neural networksnonlinear partial differential equationssequential meta-transfer learningefficient adaptationcomputational cost reduction
发现论文，激发创造
  • 基于超网络的元学习低秩物理知情神经网络

    通过提出一种轻量级低秩 PINN 和相关的超网络元学习算法，本研究有效地解决了在各种工程和应用科学应用中需要对多个输入参数进行重复数值模拟的问题，并展示了该方法在克服 PINN 的 “失败模式” 方面的有效性。

    Oct, 2023

  • 物理信息神经网络在复合材料 - 工具系统制造中热化学固化过程建模中的应用

    本研究提出一种基于物理知识约束的神经网络（PINN），用于模拟复合材料在固化炉中的热化学演变，并且该网络能有效地求解包括传热和树脂固化动力学等方程组。在 PINN 中，为了解决热传导和树脂固化行为的差异，设计了由两个不连通子网络组成。此外，还采用了一种对 PDE、边界、界面和初始条件自适应调整损失项权重的技术。最后，我们证明了 PINN 可用于实时模拟材料不同厚度和热边界条件下的多种场景，并且可以使用迁移学习来显著减少解决类似问题的训练时间。

    Nov, 2020

  • ST-PINN: 基于自学习的物理知识神经网络用于偏微分方程

    本文提出了一种基于自我训练的物理学受控神经网络 (ST-PINN) 的方法，通过选取具有高置信度的样本点作为伪标签进行训练，从而提高神经网络学习物理信息的效果及其收敛性，在五个不同场景下进行的实验表明该方法优于现有的物理受控神经网络方法，并将精度提高了 1.33x-2.54x。

    Jun, 2023

  • 利用软注意力机制的自适应物理知识神经网络

    本文提出了一种名为 SA-PINNs 的自适应训练方法，通过使用可训练的自适应权重和基于高斯过程回归的连续权重映射，使神经网络学习重点区域并获得了很好的性能，在多项线性和非线性基准测试问题中表现出色，是当前最先进的 PINN 算法之一。

    Sep, 2020

  • 金属增材制造的机器学习：使用基于物理学的神经网络预测温度和熔池流体力学

    结合机器学习和物理原理，利用少量标记数据，成功预测了 3D 金属添加制造中的温度和熔池动态。

    Jul, 2020

  • 物理知识驱动神经网络的单次迁移学习

    本研究提出了一种用于转移学习的物理学启发式神经网络（PINNs）通用框架，可用于解决普通和偏微分方程线性系统的一次推断，解决了传统数值方法的许多问题，并通过解决多个实际问题展示了这一神经网络的高效性。

    Oct, 2021

  • 物理 - 信息神经网络在热力机械耦合系统和异质领域中的混合形式

    本研究探讨了深度学习方法在多物理问题中的应用，特别是通过 PINN 解决热力学力学相互作用等问题，提出了顺序无监督训练和迁移学习的思想，以提高网络的准确性和计算效率。

    Feb, 2023

  • iPINNs: 物理信息神经网络的增量学习

    本文提出了一种增量 PINNs (iPINNs) 的方法，它可以连续学习多个偏微分方程（PDE），从而提高了对预测的准确性。

    Apr, 2023

  • 基于物理知识的神经网络在高频和多尺度问题上的应用及迁移学习

    提供了使用转移学习来增强 PINN 的鲁棒性和收敛性的训练方法，通过两个案例研究发现转移学习可以有效训练 PINN 在低频问题到高频问题的近似解，同时减少了网络参数，所需数据点和训练时间。同时提供了优化器选择和使用转移学习解决更复杂问题的指南。

    Jan, 2024

  • 鲁棒的序列神经过程

    本研究介绍了一种新的抽象注意机制 Recurrent Memory Reconstruction (RMR)，并采用其改进了基于 Sequential Neural Processes (SNP) 的 meta-transfer learning 模型，所得到的 Attentive Sequential Neural Processes-RMR (ASNP-RMR) 在各项评估中表现显著优于基线模型。

    Jun, 2020