Aug, 2023

利用物理信息神经网络识别复杂超弹性固体的本构参数

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TL;DR基于物理信息神经网络（PINN）的新框架用于识别软材料的本构参数，尤其是在平面应力条件下表现出复杂的本构行为，我们的模型强调使用多模态时变实验数据集训练 PINN，确保算法的鲁棒性，即使在嘈杂的数据中，我们的框架仍能准确识别具有复杂几何形状的样品的不可压亚 - 博伊斯模型的本构参数，保持误差在 5% 以下。
constitutive parametersphysics-informed neural networkssoft materialsmulti-modal time-dependent experimental datasetsarruda-boyce model
发现论文，激发创造
  • 利用基于物理信息的神经网络学习非线性本构材料模型的解决方案：COMM-PINN

    应用了物理启发式神经网络来解决非线性、路径依赖性材料行为的本构关系，该模型除了满足所有热力学约束条件外，还能够在不需要初始数据的情况下即时提供有关当前材料状态的信息，并提供了降低正切算子所需导数阶数的策略。

    Apr, 2023

  • 利用参数化物理信息神经网络从全场数据进行确定性和统计校准的本构模型

    用参数物理信息神经网络参数化地、通过全场位移数据进行本构模型标定所提出的方法，在确定性标定和基于贝叶斯推断的不确定性估计方面均具有高准确性，并且与有限元方法标定的实验证实结果相吻合。

    May, 2024

  • 固体力学领域的解决方案和发现的深度学习框架

    本文介绍了物理信息神经网络在固体力学中应用的方法，展示了通过使用多网络模型，结合动量平衡和本构关系，可以更准确地呈现一些场量变量。同时，通过测试合成数据并和解析解和数值解进行比较，验证了模型的有效性和精度，并指出了等几何分析在准确性和收敛性方面的优于有限元法的特点。我们还探索了该框架在机器学习中的应用，并发现物理信息对于提高模型的鲁棒性有很大作用。

    Feb, 2020

  • 软组织非线性生物力学模型中的物质特性基于物理知识的神经网络估计

    基于物理信息神经网络（PINNs）与三维柔性组织非线性生物力学模型的结合，本研究提出了一种新的方法，能够重建位移场并估算异质病人个体的生物物理特性，通过在临床环境中常规获取的有限位移和应变数据，结合问题的物理性质和偏微分方程的数学模型，提高问题的稳定性和收敛性能，进而在疾病诊断等方面发展个性化的模拟模型，并演示了 PINN 能够检测瘢痕组织的存在、位置和严重程度的能力。

    Dec, 2023

  • 物理启发神经网络无创推断血栓材料特性

    本文采用物理信息神经网络 (PINNs) 和合成数据推断生物材料的特性，特别是我们成功地应用于推断血栓渗透性和粘弹性模量，验证了该模型在噪声合成数据中的鲁棒性。

    May, 2020

  • 基于物理信息的神经网络在转换几何和流形上的应用

    将几何变换与物理约束神经网络（PINNs）结合，通过将微分同胚作为参考域的映射并调整物理约束损失函数的导数计算，我们实现了对复杂几何和低维流形的 PINNs 的应用，从而允许在网络训练中进行直接的形状优化。通过对多个问题的示例验证，特别是在几何变化下，我们展示了该方法相比传统 PINNs 的增强灵活性。该框架为在科学和工程中基于参数化几何体上的偏微分方程（PDEs）进行高级建模铺平了道路。

    Nov, 2023

  • 基于物理学信息的无标签数据计算弹性动力学的深度学习

    本文提出了一种基于物理学信息神经网络（PINN）的方法来解决在没有标注数据的情况下建模弹性动力学问题的挑战，进一步解决了复杂的 I/BCs 在弱正则化 PINN 框架下无法很好满足的问题，在多个数值弹性例子中展示了该方法的可行性。

    Jun, 2020

  • 面向实际物理系统编码动力学的基于物理信息的神经网络

    本文通过研究物理信息驱动的神经网络（PINNs）来编码控制方程，并评估其在两个不同系统的实验数据上的表现。我们发现，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下胜过了等效的无信息神经网络（NNs），在 10 个线性间隔和 10 个均匀分布的随机训练点上的准确度分别提高了 18 倍和 6 倍。在使用来自实验的真实数据进行类似测试的情况下，PINNs 相对于 NNs 的准确度提高了 9.3 倍和 9.1 倍，分别对应于 67 个线性间隔和均匀分布的随机点。此外，我们还研究了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择 FPGA 作为部署计算的基板。鉴于此，我们使用了一台 PYNQ-Z1 FPGA 进行实验，并找出了与时间相干感知和空间数据对齐相关的问题。根据提出的系统架构和方法，我们讨论了从这项工作中获得的见解，并列出了未来工作计划。

    Jan, 2024

  • 利用物理信息神经网络解决接触力学的正向和逆向问题

    本文探讨了物理信息神经网络（PINN）在小变形弹性接触力学的正向和反向问题中的解决能力，通过输出变换的混合变量形式化来强制施加迪里希特和诺伊曼边界条件，并将接触问题的不等式约束即 Karush-Kuhn-Tucker 条件作为松软约束融入丢失函数，研究现有的应用于弹塑性问题的约束函数，探索了具有优良优化特性的非线性互补问题（NCP）函数即 Fischer-Burmeister，基于赫兹接触问题，我们展示了 PINN 可以作为纯偏微分方程（PDE）求解器、数据增强的正向模型、参数识别的反向求解器和快速计算的代理模型的重要性，并展示了选择适当的超参数（例如损失权重）和 Adam 与 L-BFGS-B 优化器的组合以获得更精确和节省训练时间的结果的重要性。

    Aug, 2023

  • 人脑皮层的高弹性材料模型探索：多元分析与人工神经网络方法对比

    本研究通过应用人工神经网络和多元回归方法，从广为接受的经典模型中找到适合人脑组织的材料本构模型，结果发现人工神经网络在自动识别准确的本构模型方面具有潜力，同时通过多元回归方法实现模型简化，保持高准确率。

    Oct, 2023