کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Finite element modeling is a well-established tool for structural analysis, yet modeling complex structures often requires extensive pre-processing, significant analysis effort, and considerable time. This study addresses this challenge by introducing an innovative method for real-time prediction of structural static responses using DeepOnet which relies on a novel approach to physics-informed networks driven by structural balance laws. This approach offers the flexibility to accurately predict responses under various load classes and magnitudes. The trained DeepONet can generate solutions for the entire domain, within a fraction of a second. This capability effectively eliminates the need for extensive remodeling and analysis typically required for each new case in FE modeling. We apply the proposed method to two structures: a simple 2D beam structure and a comprehensive 3D model of a real bridge. To predict multiple variables with DeepONet, we utilize two strategies: a split branch/trunk and multiple DeepONets combined into a single DeepONet. In addition to data-driven training, we introduce a novel physics-informed training approaches. This method leverages structural stiffness matrices to enforce fundamental equilibrium and energy conservation principles, resulting in two novel physics-informed loss functions: energy conservation and static equilibrium using the Schur complement. We use various combinations of loss functions to achieve an error rate of less than 5% with significantly reduced training time. This study shows that DeepONet, enhanced with hybrid loss functions, can accurately and efficiently predict displacements and rotations at each mesh point, with reduced training time.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل سازی عناصر محدود ابزاری به خوبی تثبیت شده برای تجزیه و تحلیل ساختاری است ، اما مدل سازی ساختارهای پیچیده اغلب نیاز به پیش پردازش گسترده ، تلاش تجزیه و تحلیل قابل توجه و زمان قابل توجهی دارد.این مطالعه با معرفی یک روش نوآورانه برای پیش بینی در زمان واقعی پاسخ های استاتیک ساختاری با استفاده از DeepOnet که به یک رویکرد جدید به شبکه های آگاه فیزیک هدایت شده توسط قوانین تعادل ساختاری متکی است ، این چالش را می پردازد.این رویکرد انعطاف پذیری را برای پیش بینی دقیق پاسخ ها در کلاس ها و بزرگی های مختلف ارائه می دهد.Deeponet آموزش دیده می تواند در بخشی از ثانیه ، راه حل هایی برای کل دامنه ایجاد کند.این توانایی به طور موثری نیاز به بازسازی گسترده و تجزیه و تحلیل را که معمولاً برای هر مورد جدید در مدل سازی FE مورد نیاز است ، از بین می برد.ما روش پیشنهادی را برای دو ساختار اعمال می کنیم: یک ساختار پرتو 2D ساده و یک مدل جامع سه بعدی از یک پل واقعی.برای پیش بینی متغیرهای متعدد با DeepOnet ، ما از دو استراتژی استفاده می کنیم: یک شاخه/تنه تقسیم شده و Deeponets متعدد که در یک Deeponet واحد ترکیب شده اند.علاوه بر آموزش داده محور ، ما یک روش جدید آموزشی با فیزیک آگاه را معرفی می کنیم.این روش از ماتریس سفتی ساختاری برای اجرای اصول تعادل اساسی و اصول حفاظت از انرژی استفاده می کند ، و در نتیجه دو عملکرد جدید از دست دادن فیزیک آگاهانه: حفاظت از انرژی و تعادل استاتیک با استفاده از مکمل SCHUR.ما از ترکیبات مختلفی از توابع ضرر برای دستیابی به میزان خطای کمتر از 5 ٪ با زمان آموزش به میزان قابل توجهی استفاده می کنیم.این مطالعه نشان می دهد که DeepOnet ، با عملکردهای از دست دادن ترکیبی ، می تواند با کاهش زمان آموزش ، جابجایی و چرخش را در هر نقطه مش به طور دقیق و کارآمد پیش بینی کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
