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Finite element simulations of acetylcholine diffusion in neuromuscular junctions
Finite element simulations of acetylcholine diffusion in neuromuscular junctions
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Recurrent Neural Network Improves Simulation of Ferromagnetic Cores
研究人员开发了一种循环神经网络（RNN），以提高铁磁叠层铁芯有限元仿真的效率。该方法解决了包含磁滞和涡流的计算挑战，这些挑战显著增加了仿真成本。RNN充当代理模型，可实现与详细仿真相媲美的结果，但计算开销大大降低，使其适用于设计应用。训练好的模型可公开获取，并可集成到现有仿真框架中。
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物理信息神经网络模拟双材料系统中的波传播
研究人员开发了一个利用物理信息神经网络（PINNs）模拟双材料系统中弹性动力学波传播的新颖框架。该方法将物理定律直接嵌入神经网络，能够准确预测材料界面上的波传输和反射。该框架已通过高保真有限元模拟进行了验证，并证明了其作为连续代理模型的能力，无需额外的计算成本即可预测未见过条件下的响应。