Exact imposition of boundary conditions with distance functions in physics-informed deep neural networks
In this paper, we introduce a new approach based on distance fields to exactly impose boundary conditions in physics-informed deep neural networks. The challenges in satisfying Dirichlet boundary conditions in meshfree and particle methods are well-known. This issue is also pertinent in the developm...
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| Veröffentlicht in: | Computer methods in applied mechanics and engineering Jg. 389; S. 114333 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Amsterdam
Elsevier B.V
01.02.2022
Elsevier BV |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0045-7825, 1879-2138 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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