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Neural Operator Representation of Granular Micromechanics-based Failure Envelope
यह शोध पत्र एक विभेदनीय (differentiable), भौतिकी-सूचित न्यूरल ऑपरेटर प्रस्तावित करता है जो दानेदार सामग्रियों (granular materials) के सूक्ष्म संरचनात्मक विन्यास और स्थूल विफलता आवरणों (macroscopic failure envelopes) के बीच मैपिंग को कुशलतापूर्वक सीखता है, जिससे सक्रिय शिक्षण (active learning) के माध्यम से गणनात्मक लागत को कम करते हुए और उत्तलता बाधाओं (convexity constraints) के माध्यम से यांत्रिक स्वीकार्यता सुनिश्चित करते हुए तीव्र अग्रवर्ती भविष्यवाणी और व्युत्क्रम पहचान सक्षम होती है।