arXiv cs.LG· Hyeonsu Lee, Jihoon Jeong·· 6 小时前AI 评分18
基于条件流匹配的领域感知自适应采样，提升金属增材制造 PINN 泛化能力
Domain-informed Adaptive Sampling for Generalizable PINNs in Metal Additive Manufacturing via Conditional Flow Matching
AI 导读
研究者提出一种面向金属增材制造 PINN 的两阶段自适应采样框架，用条件 Flow Matching 模型学习不同工艺条件下的高残差分布，再与领域感知基分布混合生成配点。在相同配点预算下，该方法相对当前最优 PINN 基线平均降低 62.1% 的相对 L2 误差，并能捕捉文献常忽略的工艺相关散热区域。作者称这是金属增材制造中首个 PINN 自适应采样策略。
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