AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · রসায়ন ও উপকরণ · arXiv · 2026-10-19

জেনারেটিভ রিওলজির জন্য GENERIC-ভিত্তিক নিউরাল নেটওয়ার্ক

মূল শিরোনাম: A GENERIC-Informed Neural Network for Generative Rheology

GINNGER হলো মাইক্রোস্ট্রাকচারাল প্রবাহ ডেটা থেকে তাপগতিগতভাবে গ্রহণযোগ্য গঠনমূলক সমীকরণ আবিষ্কারের একটি কাঠামো। এটি গঠনমূলক অপারেটরের পরিবর্তে অন্তর্নিহিত তাপগতিবিদ্যা জেনারেটর শেখে, GENERIC ফর্মালিজম এমবেড করে যাতে প্রথম ও দ্বিতীয় সূত্র গঠনগতভাবেই পূরণ হয়, এবং পলিমার কনফরমেশন টেন্সরের আইগেনস্পেসে একটি বর্ণালী সূত্রায়ন ব্যবহার করে যাতে শিয়ার, প্রসারণ ও মিশ্র প্রবাহ ডেটা একটি একক মডেলে অবদান রাখে। উচ্চ-বিশ্বস্ততার সিমুলেশনে যাচাই করা এই কাঠামো গঠনমূলক আচরণ সঠিকভাবে পুনর্গঠন করেছে এবং পূর্বে অদেখা জ্যামিতিতে জটিল প্রবাহ ক্ষেত্র ভবিষ্যদ্বাণী করেছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →