arXiv cs.LG· S. Ares de Parga, A. Cornejo, J. A. Hern\'andez, R. Rossi·· 7 小时前AI 评分22
基于成对方向特征的多凸物理增强神经网络用于各向异性超弹性均匀化
Polyconvex neural-network surrogates with learned paired directional features for anisotropic hyperelastic homogenization
AI 导读
研究提出一种多凸物理增强神经网络（PANN），其成对方向特征的方向、拉伸幂次与行列式指数可自适应拟合 RVE 响应，并与 ICNN 或 ICKAN 凸核组合，使能量在构造上满足客观性、无应力参考态与二维多凸性。
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