研究人员开发了一个新的框架，使用物理信息神经网络（PINNs）来模拟岩土工程中的径向固结。该框架包括标准模型、改进的门控模型和具有硬约束边界编码的改进门控模型，能够准确模拟真空和超载预压等复杂加载条件。改进的硬约束PINN模型表现出特别的有效性，在各种时间相关加载场景下实现了较低的平均绝对误差值，并在不同参数范围内显示出鲁棒性。 AI
影响 这项研究推动了人工智能在复杂工程模拟中的应用，有望提高土体固结的预测精度。
排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了一个针对特定工程问题的新的计算框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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