Prompt-Beschreibung

Abbildungsplan für Haupttitel Zwei Abbildung für Untertitel 1: Multiobjektive kollaborative Entwicklung einer physikalisch regularisierten Verlustfunktion Visuelles Konzept: Schematische Darstellung des Verlustfunktionsgleichgewichts. Kernzusammensetzung: Das Zentrum des Bildes ist eine Waage oder ein Mischer. Die linke Waagschale ist "Datenverlust" (Symbol: Diagramme und Datenpunkte), und die rechte Waagschale ist "Physikalischer Verlust" (Symbol: physikalische Formeln und Häkchen). Über der Waage befindet sich ein einstellbarer Gewichtungskoeffizient λ (wie ein Schieberegler oder Knopf), der dynamisch die Beiträge beider Seiten anpasst. Letztendlich zeigt die ausgewogene Ausgabe auf "Gesamtverlustfunktion: L_total = L_data + λ*L_physics". Der Hintergrund kann die Kurve des Gesamtverlusts anzeigen, der mit den Trainingsiterationen abnimmt. Abbildung für Untertitel 2: Netzwerkstruktur-Führungsmechanismus zur Einbettung von Vorwissen Visuelles Konzept: Physikgeleitetes Netzwerkarchitekturdiagramm. Kernzusammensetzung: Ein spezielles Netzwerkstrukturdiagramm, das sich von traditionellen vollständig verbundenen Netzwerken unterscheidet. Das Netzwerk hat mehrere Zweige, und der Eingang jedes Zweigs ist mit Hinweisen aus verschiedenen physikalischen Mechanismen gekennzeichnet (wie "Plastizitätsdominierter Zweig", "Sprödbruchzweig"). In bestimmten Schichten des Netzwerks werden benutzerdefinierte Aktivierungsfunktionen verwendet, die der physikalischen Bedeutung entsprechen (Funktionsgraphen sind markiert), oder es gibt Skip-Verbindungen, die kausale Beziehungen widerspiegeln (Informationsfluss wird durch Pfeile angezeigt, z. B. von der "Spannungs"-Schicht zur "Abtragungs"-Schicht). Die Bildunterschrift betont "Durch physikalische Struktur geleiteter Entwurf". Abbildung für Untertitel 3: Trainingsstrategie und Optimierungsalgorithmus für Fusionsmodell Visuelles Konzept: Diagramm des alternierenden Optimierungspfads. Kernzusammensetzung: Verwendung der Trainingsschleife (Epoche) als horizontale Achse, wobei die abnehmenden Trajektorien der beiden Verluste angezeigt werden. Verwenden Sie ein doppeltes Liniendiagramm oder eine phasenweise Hintergrundfarbe, um verschiedene Trainingsphasen darzustellen: Beispielsweise konzentriert sich die erste Phase auf die Optimierung des Datenverlusts (L_data nimmt schnell ab), die zweite Phase optimiert gemeinsam den physikalischen Verlust (L_physics beginnt abzunehmen) und die dritte Phase passt fein an (beide nehmen kollaborativ ab). Das Diagramm kann Algorithmus-Pseudocode-Boxen einbetten, die wichtige Schritte wie "Alternierende Minimierung" oder "Adaptive Gewichtungsaktualisierung" hervorheben. Abbildungsplan für Haupttitel Drei Abbildung für Untertitel 1: Kollaborative Verifizierungsmethode für Multi-Skalen-Vorhersageleistung Visuelles Konzept: Multi-Skalen-Ausrichtungsvergleichsdiagramm. Kernzusammensetzung: Drei Gruppen von Vorhersage-vs.-Messungs-Vergleichsdiagrammen werden vertikal nebeneinander gestellt. Oben (Mikroskopisch): Overlay-Vergleich der vorhergesagten Einzelkratzer-Morphologiekontur und der REM-Fotokontur. Mitte (Mesoskopisch): Vergleich der vorhergesagten Oberflächenrauheit 3D-Morphologie-Cloud-Map und der Weißlichtinterferometer-Messungs-Cloud-Map. Unten (Makroskopisch): Vergleich der vorhergesagten Materialabtrags-Tiefenprofilkurve und der gemessenen Profilkurve. Jede Vergleichsgruppe hat quantitative Fehlerindikatoren (wie RMSE) markiert, und die Gesamtanzeige zeigt skalenübergreifende Konsistenz. Abbildung für Untertitel 2: Modellrobustheitstest unter kleinen Stichproben und verallgemeinerten Bedingungen Visuelles Konzept: Radar-Chart oder Blasendiagramm zur Generalisierungsleistung. Kernzusammensetzung: Ein Radar-Chart mit mehreren Achsen, die verschiedene herausfordernde Bedingungen darstellen: wie z. B. "Geringe Anzahl von Trainingsbeispielen", "Neue Schleifwerkzeuge", "Neue Materialien", "Neue Prozessparameter". Zeichnen Sie zwei Kurven auf dem Radar-Chart: eine ist reine Zahl