Physics-Informed Neural Networks for the Structural Analysis and Monitoring of Railway Bridges: A Systematic Review

Physics-informed neural networks (PINNs) offer a mesh-free approach to solving partial differential equations (PDEs) with embedded physical constraints. Although PINNs have gained traction in various engineering fields, their adoption for railway bridge analysis remains under-explored. To address th...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Yuniel Martinez, Luis Rojas, Alvaro Peña, Matías Valenzuela, Jose Garcia
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	MDPI AG 2025-05-01
Loạt:	Mathematics
Những chủ đề:	physics-informed neural networks (PINNs) partial differential equations (PDEs) scientific machine learning domain decomposition inverse problems computational mechanics
Truy cập trực tuyến:	https://www.mdpi.com/2227-7390/13/10/1571
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!