多凸物理增强神经网络代理模型提出

S. Ares de Parga等作者发表论文，提出一种基于成对方向特征的多凸物理增强神经网络（PANN）构造，用于各向异性超弹性均匀化。该构造的方向、拉伸幂次与行列式指数可自适应拟合代表体积单元（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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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。