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TOOL · CL_158760 · Jul 23 · 04:00

新的PINN框架可实现金属增材制造中的材料无关温度预测

研究人员开发了一个参数化物理信息神经网络（PINN）框架，用于预测金属增材制造中的温度场。这种新方法无需标记数据、重新训练或预训练即可实现跨不同材料的泛化，解决了该领域的一个关键挑战。该框架将材料特性与空间坐标分开，从而更好地与控制方程对齐。实验表明，与现有方法相比，误差显著降低，训练效率得到提高。