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English(EN) Physics-Informed Neural Networks for Radial Consolidation of Combined Electroosmotic, Vacuum and Surcharge Preloading Considering Smear Effects

新的PINN框架模拟复杂的土体固结

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

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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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Dong Li, Yapeng Cao, Shuai Huang, Yujun Cui, Haiping Fu, Lu Yang, He Wei ·

    用于考虑涂抹效应的电渗、真空和超载预压组合径向固结的物理信息神经网络

    arXiv:2606.00056v1 Announce Type: cross Abstract: This study develops a dimensionless multi-domain physics-informed neural network (PINN) framework for electro-osmotic radial consolidation considering smear effects and combined vacuum and surcharge loading. Three PINN-based model…

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