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Rodolphe Barlogis
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新的物理信息DeepONet模型助力结构健康监测
研究人员开发了一种新颖的物理信息DeepONet框架，用于创建快速且物理一致的代理模型，以实现断裂弹性域的实时结构健康监测。该模型根据边界条件和断裂几何形状预测位移场，尤其重要的是，它不需要有限元生成的训练数据。该框架通过局部惩罚项弱化了断裂边界上的无牵引条件，初步示例证明了其对特定断裂几何形状的可行性。
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DeepONet学习非参数二维几何的亥姆霍兹方程算子
研究人员开发了一种物理信息神经网络算子DeepONet，用于求解非参数域上的二维亥姆霍兹方程。该方法学习散射体几何与产生的波场之间的关系，使用符号距离函数来编码任意形状。与传统的有限元方法相比，该模型提供了计算量更小的替代方案，并避免了域重网格化的需要。