T-splines

SplineNet：深度学习方法整合CAD和CAE用于壳体结构

研究人员推出了一种新颖的深度学习方法SplineNet，用于复杂壳体结构的分析和设计。该方法通过使用水密样条表示，将计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助工程（CAE）直接集成到神经网络中。SplineNet可以采用无数据模式运行，将基于物理的能量公式作为损失项，或者作为深度算子网络（DeepONet）的组成部分以数据驱动模式运行，以增强可解释性。该方法已被证明在处理复杂几何形状和简化传统分析流程方面是有效的。