物理信息神经网络应用平台
岩土工程物理信息神经网络模型
基于物理信息机器学习（PINN）的高精度土体渗流与固结多物理场仿真计算系统
非饱和土体渗流
1
误差 / Tol: 0.1 m
一维固定参数水分运移规律
土水特征曲线：指数模型（参数参考 Zhan and Ng, 2004）
输入参数 (Input): 研究时间 (0-24h)
允许误差 (Tolerance): 0.1 m
2
误差 / Tol: 0.01 m
一维固定参数水分运移规律 (高精度)
土水特征曲线：指数模型（参数参考 Zhan and Ng, 2004）
输入参数 (Input): 研究时间 (0-24h)
允许误差 (Tolerance): 0.01 m
3
误差 / Tol: 1.0 m
一维固定参数水分运移规律 (宽误差)
土水特征曲线：指数模型（参数参考 Zhan and Ng, 2004）
输入参数 (Input): 研究时间 (0-24h)
允许误差 (Tolerance): 1 m
4
误差 / Tol: 0.1 m
一维变参数水分运移规律
土水特征曲线：指数模型（含可变参数 a）
输入参数 (Input): 研究时间 (0-24h), a (0.01-0.1)
允许误差 (Tolerance): 0.1 m
土体固结
1
进行中 / In Progress
一维固定参数固结规律
土体沉降与超孔隙水压力消散动力学PINN求解模型
开发建设中 (Coming Soon)
参考文献 / References
Zhan, T. L. T., & Ng, C. W. W. (2004). Analytical analysis of rainfall infiltration mechanism in unsaturated soils. International Journal of Geomechanics, 4(4), 273-284.