arXiv · Machine Learning Theory· Hyeonsu Lee, Jihoon Jeong·· 4 小时前AI 评分21
金属增材制造中基于条件 Flow Matching 的领域自适应采样通用 PINNs
Domain-informed Adaptive Sampling for Generalizable PINNs in Metal Additive Manufacturing via Conditional Flow Matching
AI 导读
该研究提出一种面向金属增材制造的 PINNs 自适应采样策略，通过条件 Flow Matching 学习不同工艺条件下的高残差分布，并与领域先验基础分布混合生成配置点。理论分析表明工艺条件感知的自适应采样在泛化上严格优于静态采样；在金属 AM 数值基准上，相对 L2 误差平均降低 62.1%，配置点预算相同。
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