arXiv · Machine Learning· Yongjin Choi, Hyeonbin Moon, Seunghwa Ryu·· 10 小时前AI 评分47
DiffFEM 与 PINN 在路面层逆向分析中的比较：将物理约束作为硬约束还是软约束
Differentiable FEM versus PINN for pavement layer inverse analysis: enforcing physics as hard or soft constraints
AI 导读
针对落锤式弯沉仪（FWD）反演，多层路面研究比较了 PINN 与可微有限元法（DiffFEM），结果显示 DiffFEM 更准确、稳定且计算效率更高。标准 PINN 无法恢复各层模量，采用域分解的 XPINN 虽有所改善，却对损失权重和网络架构敏感，并在测量噪声下性能下降。DiffFEM 在求解器中将物理规律作为硬约束，具备实际优势，但前提是有高效、稳健的可微前向求解器。
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