Operator Learning for Consolidation: An Architectural Comparison for DeepONet Variants
Questo studio valuta diverse architetture DeepONet per il problema della consolidazione geotecnica, dimostrando che un modello potenziato con caratteristiche di Fourier nel trunk net supera le limitazioni delle configurazioni standard e offre un'accelerazione computazionale significativa, specialmente in scenari 3D, facilitando così l'analisi dell'incertezza.