已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Physics-Informed Neural Network Solution of Thermo–Hydro–Mechanical Processes in Porous Media

多物理 偏微分方程 数学优化 多孔介质 反问题 计算机科学 人工神经网络 稳健性(进化) 最优化问题 应用数学 人工智能 数学 有限元法 多孔性 材料科学 物理 数学分析 基因 热力学 生物化学 复合材料 化学
作者
Danial Amini,Ehsan Haghighat,Rubén Juanes
出处
期刊:Journal of Engineering Mechanics-asce [American Society of Civil Engineers]
卷期号:148 (11) 被引量:73
标识
DOI:10.1061/(asce)em.1943-7889.0002156
摘要

Physics-informed neural networks (PINNs) have received increased interest for forward, inverse, and surrogate modeling of problems described by partial differential equations (PDEs). However, their application to multiphysics problem, governed by several coupled PDEs, presents unique challenges that have hindered the robustness and widespread applicability of this approach. Here we investigate the application of PINNs to the forward solution of problems involving thermo–hydro–mechanical (THM) processes in porous media that exhibit disparate spatial and temporal scales in thermal conductivity, hydraulic permeability, and elasticity. In addition, PINNs are faced with the challenges of the multiobjective and nonconvex nature of the optimization problem. To address these fundamental issues, we (1) rewrote the THM governing equations in dimensionless form that is best suited for deep learning algorithms, (2) propose a sequential training strategy that circumvents the need for a simultaneous solution of the multiphysics problem and facilitates the task of optimizers in the solution search, and (3) leveraged adaptive weight strategies to overcome the stiffness in the gradient flow of the multiobjective optimization problem. Finally, we applied this framework to the solution of several synthetic problems in one and two dimensions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
桐桐应助漂流的云朵采纳,获得10
1秒前
GingerF应助超级小鸭子采纳,获得100
1秒前
阿九发布了新的文献求助10
2秒前
闫雨完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
4秒前
铁瓜李完成签到 ,获得积分10
6秒前
zozox完成签到 ,获得积分10
6秒前
思思完成签到,获得积分10
7秒前
害羞的书芹完成签到,获得积分10
8秒前
ki完成签到 ,获得积分10
9秒前
陌桑吖完成签到,获得积分10
9秒前
CipherSage应助加菲丰丰采纳,获得10
10秒前
闫雨发布了新的文献求助30
10秒前
超帅慕晴完成签到,获得积分10
11秒前
Hy完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
枫丹白露发布了新的文献求助10
13秒前
高兴的念文完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
美琦完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
计蒙发布了新的文献求助10
17秒前
完美世界应助研友_6n0P7n采纳,获得10
21秒前
flynn3735发布了新的文献求助30
23秒前
25秒前
27秒前
28秒前
深情安青应助加菲丰丰采纳,获得10
28秒前
29秒前
29秒前
俊秀的钻石完成签到 ,获得积分10
30秒前
30秒前
李文文发布了新的文献求助10
31秒前
Orange应助flynn3735采纳,获得10
31秒前
33秒前
Hitomi发布了新的文献求助10
33秒前
计蒙发布了新的文献求助10
35秒前
研友_6n0P7n发布了新的文献求助10
36秒前
36秒前
高分求助中
Malcolm Fraser : a biography 680
Signals, Systems, and Signal Processing 610
天津市智库成果选编 600
Climate change and sports: Statistics report on climate change and sports 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
Organic Reactions Volume 118 400
A Foreign Missionary on the Long March: The Unpublished Memoirs of Arnolis Hayman of the China Inland Mission 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6456519
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8266817
关于积分的说明 17619890
捐赠科研通 5523398
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2905168
邀请新用户注册赠送积分活动 1881860
关于科研通互助平台的介绍 1725445