著者らは、境界条件と破砕形状に基づいて、破砕された弾性領域の変位場を予測するために設計された物理情報DeepONetフレームワークを提案する。この手法は、形状のための専用エンコーディング戦略を利用し、局所化ペナルティ項を通じて自由表面条件を弱く課すことで、有限要素法で生成された学習データの必要性を排除する。

  • このモデルはリアルタイムの構造物健全性モニタリングのための高速 surrogate として機能する。
  • 境界条件と破砕形状から直接変位場を予測する。
  • 代表的な破砕形状における実現可能性を示す数値例。

本研究は、多様な破砕形状に surrogates モデリングを拡張するための基盤を築き、従来のシミュレーションデータへの依存なしに物理的に一貫性のある迅速な予測を可能にする。