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PINNs算法及其在岩土工程中的应用研究
被引量：
8
1
作者
兰鹏
李海潮
+2 位作者
叶新宇
张升
盛岱超
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期586-592,F0002,F0003,共9页
物理信息神经网络(PINNs)算法采用自动微分方法将偏微分方程直接嵌入神经网络中,从而实现对偏微分方程的智能求解,属于一种新型的无网格算法,具有收敛速度快和计算精度高等优点。PINNs不仅能够实现对偏微分方程求解,还能够对偏微分方程...
物理信息神经网络(PINNs)算法采用自动微分方法将偏微分方程直接嵌入神经网络中,从而实现对偏微分方程的智能求解,属于一种新型的无网格算法,具有收敛速度快和计算精度高等优点。PINNs不仅能够实现对偏微分方程求解,还能够对偏微分方程未知参数进行反演,因此对岩土工程复杂问题具有广泛的应用前景。为了验证PINNs算法在岩土工程领域的可行性,对连续排水边界条件下的一维固结理论进行求解和界面参数反演。计算结果表明,PINNs数值结果与解析解具有高度一致性,且界面参数反演结果准确,说明PINNs算法能够为岩土工程相关问题提供新的求解思路。
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关键词
物理信息神经网络(PINNs)
自动微分
无网格算法
参数反演
连续排水边界条件
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职称材料
题名
PINNs算法及其在岩土工程中的应用研究
被引量：
8
1
作者
兰鹏
李海潮
叶新宇
张升
盛岱超
机构
中南大学土木工程学院
悉尼科技大学土木与环境工程学院
出处
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期586-592,F0002,F0003,共9页
基金
国家自然科学基金优秀青年基金项目(51722812)
湖湘高层次人才聚集工程项目(2018RS3016)
+1 种基金
湖南省研究生科研创新项目(CX20200220)
中南大学研究生自主探索创新项目(2020zzts613)。
文摘
物理信息神经网络(PINNs)算法采用自动微分方法将偏微分方程直接嵌入神经网络中,从而实现对偏微分方程的智能求解,属于一种新型的无网格算法,具有收敛速度快和计算精度高等优点。PINNs不仅能够实现对偏微分方程求解,还能够对偏微分方程未知参数进行反演,因此对岩土工程复杂问题具有广泛的应用前景。为了验证PINNs算法在岩土工程领域的可行性,对连续排水边界条件下的一维固结理论进行求解和界面参数反演。计算结果表明,PINNs数值结果与解析解具有高度一致性,且界面参数反演结果准确,说明PINNs算法能够为岩土工程相关问题提供新的求解思路。
关键词
物理信息神经网络(PINNs)
自动微分
无网格算法
参数反演
连续排水边界条件
Keywords
physical information neural networks
automatic differentiation
mesh-free algorithm
parameter inversion
continuous drainage boundary condition
分类号
TU43 [建筑科学—岩土工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
PINNs算法及其在岩土工程中的应用研究
兰鹏
李海潮
叶新宇
张升
盛岱超
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
8
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