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solid mechanics
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利用构型关系感知深度算子网络增强多尺度模拟
本文主要研究多尺度问题，在固体力学中应用深度算子网络进行模型预测和数值模拟，以解决初始边界值问题，并利用数值均化方法将微观结构属性融入宏观计算分析，最终通过混合方法得出准确的结果。
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a month ago
精确物理驱动的文本到 3D 生成
Phy3DGen 是一种精确的、驱动物理的文本生成 3D 方法，通过分析生成的 3D 形状的固体力学，揭示了现有文本生成 3D 方法生成的 3D 形状在真实世界应用中不符合物理定律的问题，并利用 3D 扩散模型和一个数据驱动的可微分物理层来
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4 months ago
计算力学中的数据驱动游戏
本研究采用博弈论的思想，提出了一种非协作、无偏差、无参数的数据驱动非协作博弈方法，用于实现固体力学中的应力应变分析，直接从数据中学习到有效的材料力学定律，而无需依赖于神经网络等参数化函数回归方法。该方法减少了实现实际问题的难度，缩短处理实际
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a year ago
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
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4 years ago
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