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摘要
建立基于物理信息的神经网络框架，利用深度学习求解矩形薄板力学正反问题。力学正问题为已知矩形薄板的基本参数、边界条件和受力情况，求薄板各点挠度；反问题为已知薄板部分点的挠度、基本参数和受力情况等，识别边界条件。基于物理信息的神经网络模型中，损失函数除基于数据驱动模型的挠度数据拟合部分以外，还引入薄板弯曲基本方程和应力应变本构关系等物理信息。结果显示，该模型的预测效果良好。为验证方法的有效性，与基于数据驱动的神经网络模型进行对比分析，发现在保证一定精度的情况下，基于数据驱动的模型需要大范围的训练数据集，且迭代次数较大，而基于物理信息的模型则可以减小所需数据的范围，计算效率显著提高。
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单位同济大学; 土木工程学院
