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insight - Physics-Informed Neural Networks for Geotechnical Engineering
체비쇼프 다항식을 사용한 탄소성 정보 기반 콜모고로프-아놀드 네트워크(EPi-cKAN) 소개 및 성능 비교
본 논문에서는 모래의 복잡한 탄소성 거동을 모델링하기 위해 탄소성 정보를 통합한 새로운 콜모고로프-아놀드 네트워크(EPi-cKAN) 아키텍처를 제안하며, 이는 기존 MLP 기반 방법보다 적은 매개변수로 향상된 정확도와 일반화 능력을 보여줍니다.
EPi-cKAN: A Physics-Informed Neural Network for Modeling Sand Elasto-Plasticity
This research proposes a novel physics-informed neural network architecture, EPi-cKAN, which integrates the principles of elasto-plasticity with Chebyshev-based Kolmogorov-Arnold Networks (cKANs) to accurately and efficiently model the complex stress-strain behavior of sand under various loading conditions.
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