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Elena Atroshchenko
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新的深度能量方法模拟热-力裂纹扩展
研究人员开发了一种扩展深度能量方法来模拟热-力裂纹扩展，这是一种涉及耦合热传导和裂纹扩展的复杂现象。这种新方法使用两个神经网络来模拟温度和位移，裂纹由标量嵌入函数表示。该方法结合了 Williams' 展开式来处理裂纹尖端附近的位移，并使用蒙特卡洛积分进行能量计算。该方法已通过各种裂纹场景的现有解决方案进行了准确性验证，显示出高度一致性。
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新型无网格神经网络高精度模拟脆性断裂
研究人员开发了一种新颖的无网格方法，使用单个神经网络来模拟脆性断裂，无需显式裂纹跟踪。该方法采用基于B样条网格的多分辨率特征编码和分层蒙特卡洛积分来表示位移和相场。该方法在各种断裂问题中表现出强大的性能，在载荷-位移曲线精度方面可与有限元方法相媲美，并在裂纹分类基准测试中优于深度Ritz基线。