增量型物理信息神经网络及其在非线性弹性本构中的应用

何毅; 张帅; 黄熙龙; 刘家志; 袁冉

doi:10.16285/j.rsm.2025.0401

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增量型物理信息神经网络及其在非线性弹性本构中的应用

数值分析 | 更新时间：2026-07-06

- 增量型物理信息神经网络及其在非线性弹性本构中的应用
- 增量型物理信息神经网络及其在非线性弹性本构中的应用
- 岩土力学 2026年47卷第5期页码：1812-1824
- 作者机构：
  
  1. 西南交通大学地球科学与工程学院
  2. 西南交通大学土木工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金（No.42472335,No.52278413,No.W2521142,No.42572352）;博士后科学基金面上项目（No.2021M702718）;四川省自然科学基金创新研究群体项目（No.2024NSFTD0013）~~
- DOI：10.16285/j.rsm.2025.0401
  中图分类号： TU43
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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何毅, 张帅, 黄熙龙, 等. 增量型物理信息神经网络及其在非线性弹性本构中的应用[J]. 岩土力学, 2026,47(5):1812-1824.

何毅, 张帅, 黄熙龙, et al. 增量型物理信息神经网络及其在非线性弹性本构中的应用[J]. 2026, 47(5): 1812-1824.
何毅, 张帅, 黄熙龙, 等. 增量型物理信息神经网络及其在非线性弹性本构中的应用[J]. 岩土力学, 2026,47(5):1812-1824. DOI： 10.16285/j.rsm.2025.0401.

何毅, 张帅, 黄熙龙, et al. 增量型物理信息神经网络及其在非线性弹性本构中的应用[J]. 2026, 47(5): 1812-1824. DOI： 10.16285/j.rsm.2025.0401.

摘要

非线性弹性本构模型是岩土工程中最为常用的本构模型之一，被广泛用于力学性能分析和数值模拟中。对于非线性弹性本构问题，由于涉及对每个增量步的迭代过程，通常采用数值算法进行求解。物理信息神经网络（physics informed neural networks，简称PINN）作为近年来求解偏微分方程的热点方法，为岩土工程问题的求解提供了新的思路。目前物理信息神经网络对非线性本构问题进行预测时，往往依赖于数值方法求解得到的应力-应变场数据。虽然这种融合数据驱动与物理驱动的方式能够提高预测的准确性，但并未完全脱离传统数值计算的框架，并且还降低了神经网络独立解决问题的能力。针对依靠物理驱动的物理信息神经网络架构解决非线性本构问题，搭建了一种增量型物理信息神经网络架构，对应每一个增量步生成一组子网络进行训练，并结合迁移学习加速每个增量步骤中神经网络的训练效率。对Duncan-Chang模型这一典型的非线性弹性本构进行测试，评估提出的增量型物理信息神经网络架构在解决二维平面应变问题的性能表现。通过将神经网络预测结果与有限元软件的计算结果进行对比，验证了该网络架构的有效性和准确性。

Abstract

关键词

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