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Mohr–Coulomb theory
Mohr–Coulomb theory
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基于物理信息神经网络的颗粒雪崩模型
研究人员开发了一种基于物理信息神经网络（PINN）的模型来模拟曲面地形上的颗粒雪崩动力学。这种新颖的方法基于Savage-Hutter方程和Mohr-Coulomb理论，并通过实验室实验进行了验证。该研究强调了分阶段时间训练课程和战略性数据放置对于实现准确预测至关重要，表明少量位置优越的观测点比大量位置不佳的观测点更有效。
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AI模拟器通过参数高效条件化学习材料属性
研究人员为基于图的网络模拟器（GNS）开发了一种参数高效的条件化机制，以改善材料泛化能力。通过专注于微调初始的消息传递层，该模型能够以显著减少的数据量适应不同的材料属性。与传统方法相比，这种方法使GNS能够准确预测未见过或中度外推的材料参数的结果，将数据需求减少了五倍。所开发的技术还使GNS能够用于逆问题，以识别未知的材料参数。