लेखकों ने एक भौतिक-सूचित DeepONet ढांचे का प्रस्ताव किया है जो सीमा शर्तों और भंगुर ज्यामिति के आधार पर भंगुर लोचदार डोमेन में विस्थापन क्षेत्रों की भविष्यवाणी करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह दृष्टिकोण ज्यामिति के लिए एक समर्पित एन्कोडिंग रणनीति का उपयोग करता है और एक स्थानीकृत दंड पद के माध्यम से कमजोर रूप से तनाव-मुक्त शर्तों को लागू करता है, जिससे परिमित-तत्व-जनित प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
- मॉडल वास्तविक समय संरचनात्मक स्वास्थ्य निगरानी के लिए एक तेज़ प्रतिस्थापन के रूप में कार्य करता है।
- यह सीमा शर्तों और भंगुर ज्यामिति से सीधे विस्थापन क्षेत्रों की भविष्यवाणी करता है।
- संख्यात्मक उदाहरण एक प्रतिनिधि भंगुर ज्यामिति पर संभावना को प्रदर्शित करते हैं।
यह कार्य विभिन्न भंगुर ज्यामितियों में प्रतिस्थापन मॉडलिंग का विस्तार करने के लिए आधार रखता है, जिससे पारंपरिक सिमुलेशन डेटा पर निर्भरता के बिना भौतिक रूप से संगत और तेज़ भविष्यवाणियाँ संभव होती हैं।