物理模型基于物理法则和假设,可以提供可靠的解释和预测,但需要大量的理论知识和先验信息。而数据驱动模型则是基于统计学和机器学习技术,可以自动学习数据中的模式和规律,但可能会出现过拟合和泛化能力不足的问题。 因此,如何将物理模型和数据驱动模型相结合,充分发挥它们各自的优势,成为了一个热门的研究方向。其中一个...
数据驱动模型的特点是完全不需要知道这些因素影响接头寿命的物理机制(因此有时又被称为黑盒模型),只要数据量足够庞大,并且每个数据点记录的信息足够详尽,模型就可以预测接头疲劳寿命。然而在应实际应用中纯数据驱动模型面临两大难题:1)接头疲劳数据成本极高,没有可以用于训练数据驱动模型的足够疲劳数据;2)很多疲劳数据包...
数据驱动模型的特点是完全不需要知道这些因素影响接头寿命的物理机制(因此有时又被称为黑盒模型),只要数据量足够庞大,并且每个数据点记录的信息足够详尽,模型就可以预测接头疲劳寿命。 然而在应实际应用中纯数据驱动模型面临两大难题:1)接头疲劳数据成本极高,没有可以用于训练数据驱动模型的足够疲劳数据;2)很多疲劳数据...
将PDE和变分模型转换为相应的神经体系结构; 展开迭代算法:算法步骤的每一次迭代都表示为网络的一层。将这些层连接起来形成一个深层神经网络;亦即直接将一个传统的基于解析模型的可展开迭代算法,映射变换为,一个可以训练的DNN网络模型; 相反的,也可以将传统的神经网络解释为需要识别的特定迭代算法; NN方法与先验导引的...
传感器技术的模式已经从传统的物理模型转变为以数据为驱动的模型。传统的物理模型是建立在物理规律的基础上,通过建立数学模型和计算方法,来描述被测对象的物理量。但是,这种方法依赖于被测对象的具体特征和工作环境,而且建模过程繁琐,难以应用到实际场景中。 相比之下,...
超高周疲劳是结构超长寿命服役需要考虑的失效模式,人们通过研究疲劳裂纹萌生与扩展机理,建立了超高周疲劳寿命的物理模型;近年来,人工智能与疲劳研究的结合为寿命预测提供了新思路,但数据量不足、纯数据驱动未有效融合物理模型仍是制约疲劳寿命预测的难题。 针对这些问题,华东理工大学朱明亮教授、轩福贞教授等人提出了数据...
4 结构应力方法结合数据-物理驱动模型的思考是东南大学裴宪军:焊接疲劳结构应力分析方法快速入门(附焊接资料)的第4集视频,该合集共计11集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
超高周疲劳是结构超长寿命服役需要考虑的失效模式,人们通过研究疲劳裂纹萌生与扩展机理,建立了超高周疲劳寿命的物理模型;近年来,人工智能与疲劳研究的结合为寿命预测提供了新思路,但数据量不足、纯数据驱动未有效融合物理模型仍是制约疲劳寿命预测的难题。 针对这些问题,华东理工大学朱明亮教授、轩福贞教授等人提出了数据...
超高周疲劳是结构超长寿命服役需要考虑的失效模式,人们通过研究疲劳裂纹萌生与扩展机理,建立了超高周疲劳寿命的物理模型;近年来,人工智能与疲劳研究的结合为寿命预测提供了新思路,但数据量不足、纯数据驱动未有效融合物理模型仍是制约疲劳寿命预测的难题。 针对这些问题,华东理工大学朱明亮教授、轩福贞教授等人提出了数据...
将物理学融入数据驱动的计算机视觉中,是一种有前景的研究范式,它可以充分利用物理学提供的先验知识和约束,来提高计算机视觉模型的泛化能力、可解释性和可信度。同时,它也可以利用数据驱动的方法来弥补物理模型的不足和不确定性,以及适应复杂和多变的真实场景。这种范式可以应用于多种计算机视觉任务,如三维重建、图像合成...