في خطوة مبتكرة نحو تطوير أساليب تحليل الهياكل، تقدم الورقة العلمية الجديدة SpectONet، شبكة عميقة موائمة للمبادئ الفيزيائية تهدف إلى حل مشاكل اهتزازات الحزم وفق نموذج أويلر-برنولي (Euler-Bernoulli Beam) بفعالية أكبر. يعد هذا النموذج الأول من نوعه، حيث يدمج القدرة التعليمية لشبكة DeepONet مع القيود المستندة إلى الفيزياء.

تتميز SpectONet باستخدامها لمواقع مستشعرات غير موحدة، حيث يتركز انتشار النقاط بالقرب من حدود المجال، مما يعزز تمثيل الاستجابة الهيكلية الحساسة للحدود. يتيح هذا النهج تحسين فهمنا للتفاعلات الدقيقة التي تحدث عند حواف الهياكل.

تشير التجارب العددية على ثلاثة مشكلات اصطناعية لاهتزاز الحزم، بالإضافة إلى مجموعة بيانات حقيقية لاهتزاز جسر، إلى فعالية الإطار المقترح. مقارنات نتائج SpectONet مع نماذج قوية مثل Vanilla DeepONet وPI-DeepONet وPINN وCNN-UNet، أظهرت أن SpectONet تحقق باستمرار أخطاء توقع أقل عبر جميع المقاييس التقييمية.

على وجه الخصوص، تحقق SpectONet تحسنًا لا يقل عن %64 عن النماذج الأساسية للاختبارات الاصطناعية، وأيضًا تحسنًا بنسبة %37 للمشاكل الحقيقية. هذه النتائج تبين أن SpectONet يوفر إطار عمل فعال من حيث التكلفة وذو دقة فيزيائية عالية للتحليل الهيكلي.

إن تطور مثل هذا يعيد تعريف كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات الهندسة وتحليل الهياكل. ما رأيكم في هذا التطور الثوري؟ شاركونا في التعليقات!