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摘要：本发明提出一种基于物理信息神经网络的隧道围岩应力场分析方法，属于隧道工程技术领域，利用物理信息神经网络能够有效结合已知信息数据与物理知识，实现对隧道围岩弹塑性应力场的预测，包括：步骤一，构建人工神经网络ANN框架；步骤二，基于莫尔‑库仑模型生成物理驱动信息；步骤三，基于自适应应变采样点生成数据驱动信息；步骤四，构建训练物理信息神经网络的多目标损失函数；步骤五，训练所构建的物理信息神经网络，求解隧道围岩应力场。本申请的分析方法，无需网格划分，避免了网格畸变等问题，采用了应变自适应采样策略，计算成本低、精度高、误差小，可以准确地预测隧道围岩复杂的弹塑性应力场，灵活调整本构方程以匹配复杂围岩材料特性。
主权项：1.一种基于物理信息神经网络的隧道围岩应力场分析方法，其特征在于，包括：步骤1：采用人工神经网络ANN框架构建物理信息神经网络PINN的神经网络NN部分，并准备神经网络的输入单元与输出单元；步骤2：用机器学习语言表达莫尔-库仑本构模型约束物理信息神经网络PINN的物理部分，生成物理驱动信息；步骤3：基于自适应方法生成多个应变采样点，应变采样点上所获取的应力、位移和训练坐标数据集为物理信息神经网络PINN的信息部分，生成数据驱动信息；步骤4：基于步骤2的物理驱动信息和步骤3的数据驱动信息，构建物理信息多目标损失函数，用以优化物理信息神经网络PINN的性能；步骤5：结合步骤3生成的训练坐标数据集，再结合步骤4的物理信息多目标损失函数对物理信息神经网络PINN进行训练，求解隧道围岩应力场。
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百度查询： 西南交通大学 一种基于物理信息神经网络的隧道围岩应力场分析方法
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