arXiv cs.LG· Hyeonsu Lee, Jihoon Jeong·· 26 天前AI 评分32
面向金属增材制造的条件 Flow Matching 领域感知自适应采样 PINN
Domain-informed Adaptive Sampling for Generalizable PINNs in Metal Additive Manufacturing via Conditional Flow Matching
AI 导读
研究提出基于条件 Flow Matching 的领域感知两阶段自适应采样框架，以提升物理信息神经网络（PINN）在金属增材制造热建模中的泛化能力。该方法通过条件 Flow Matching 学习不同工艺条件的高残差分布，并结合领域基分布生成自适应配置点以精炼预测器。在金属增材制造数值基准测试中，相同配置预算下该方法相比 SOTA PINN 基线使相对 L2 误差平均降低 62.1%。
来源：arXiv cs.LG · arxiv.org