نموذج توقع هجيني لسلوك الهيكل تحت ضغط داخلي ثلاثي الأبعاد بناءً على الشبكات العصبية الموجهة بالمعلومات الفيزيائية

التنبؤ الدقيق لاستجابات الهياكل تحت تحميلات معقدة أمر ضروري لضمان سلامة الهيكل في أنظمة الهندسة. توفر تحليلات طريقة العناصر المحدودة التقليدية (FEM) حلولًا عالية الدقة ولكن تصبح مكلفة حسابيًا للتقييمات التكرارية، بينما تُظهر نماذج التعلم العميق المعتمدة فقط على البيانات قدرة استقراء محدودة وتقليل في التناسق الفيزيائي. تقترح هذه الدراسة نموذج هجين لشبكة عصبية موجهة بالمعلومات الفيزيائية لوعاء فصل الزيت والماء ثلاثي الأبعاد المُعرض لضغط داخلي. يدمج النموذج بيانات الإزاحة والإجهاد التي تم إنشاؤها باستخدام FEM مع قيود فيزيائية ناعمة من المرونة الخطية وظروف الحدود. لتحسين استقرار التدريب في إعدادات عالية الأبعاد، تم اعتماد استراتيجية تعلم انتقالي من مرحلتين تتكون من تدريب مسبق مدفوع بالبيانات يليه ضبط دقيق موجه بالمعلومات الفيزيائية. تشير نتائج التحقق إلى التنبؤ الدقيق بمجالات الإزاحة وإجهاد فون ميسيس بالإضافة إلى أداء موثوق تحت ظروف ضغط غير مرئية، بما في ذلك الاستقراء عند 4.0 ميغاباسكال، مما يبرز إمكانيات النموذج المقترح للتقييم الهيكلي السريع والفعال.