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: Sukumar, N., Srivastava, Ankit
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Amsterdam Elsevier B.V 01.02.2022
Elsevier BV
Schlagworte:
ISSN:0045-7825, 1879-2138
Online-Zugang:Volltext
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