Description du prompt

Plan de figures pour le titre principal Deux Figure pour le sous-titre 1 : Conception collaborative multi-objectif de la fonction de perte régularisée par la physique Concept visuel : Schéma de l'équilibre de la fonction de perte. Composition principale : Le centre de l'image est une balance ou un mélangeur. Le plateau gauche de la balance est "Perte de données" (icône : graphiques et points de données), et le plateau droit est "Perte physique" (icône : formules physiques et symboles de vérification). Au-dessus de la balance se trouve un coefficient de pondération réglable λ (comme un rhéostat coulissant ou un bouton) qui ajuste dynamiquement les contributions des deux côtés. En fin de compte, la sortie équilibrée pointe vers "Fonction de perte totale : L_total = L_data + λ*L_physics". L'arrière-plan peut afficher la courbe de la perte totale diminuant avec les itérations d'entraînement. Figure pour le sous-titre 2 : Mécanisme de guidage de la structure du réseau intégrant les connaissances a priori Concept visuel : Diagramme d'architecture de réseau guidé par la physique. Composition principale : Un diagramme de structure de réseau spécial qui est différent des réseaux entièrement connectés traditionnels. Le réseau a plusieurs branches, et l'entrée de chaque branche est étiquetée avec des indications provenant de différents mécanismes physiques (tels que "Branche dominée par la plasticité", "Branche de rupture fragile"). Dans certaines couches du réseau, des fonctions d'activation personnalisées conformes à la signification physique sont utilisées (les graphiques de fonctions sont marqués), ou il existe des connexions de saut qui reflètent les relations causales (le flux d'informations est indiqué par des flèches, par exemple de la couche "Contrainte" à la couche "Suppression"). La légende souligne "Conception guidée par la structure physique". Figure pour le sous-titre 3 : Stratégie d'entraînement et algorithme d'optimisation pour le modèle de fusion Concept visuel : Diagramme de chemin d'optimisation alternée. Composition principale : En utilisant la boucle d'entraînement (Epoch) comme axe horizontal, les trajectoires décroissantes des deux pertes sont affichées. Utiliser un graphique à double ligne ou une couleur de fond progressive pour représenter les différentes étapes de l'entraînement : par exemple, la première étape se concentre sur l'optimisation de la perte de données (L_data diminue rapidement), la deuxième étape optimise conjointement la perte physique (L_physics commence à diminuer) et la troisième étape ajuste finement (les deux diminuent en collaboration). Le diagramme peut intégrer des boîtes de pseudo-code d'algorithme, mettant en évidence les étapes clés telles que "Minimisation alternée" ou "Mise à jour adaptative des poids". Plan de figures pour le titre principal Trois Figure pour le sous-titre 1 : Méthode de vérification collaborative pour la performance de prédiction multi-échelle Concept visuel : Diagramme de comparaison d'alignement multi-échelle. Composition principale : Trois groupes de diagrammes de comparaison prédiction vs. mesure sont juxtaposés verticalement. Haut (Microscopique) : Superposition de la comparaison du contour de la morphologie d'une seule rayure prédite et du contour de la photo MEB. Milieu (Mésoscopique) : Comparaison de la carte de nuage de morphologie 3D de la rugosité de surface prédite et de la carte de nuage de mesure de l'interféromètre à lumière blanche. Bas (Macroscopique) : Comparaison de la courbe de profil de profondeur d'enlèvement de matière prédite et de la courbe de profil mesurée. Chaque groupe de comparaisons a des indicateurs d'erreur quantitatifs (tels que RMSE) marqués, et l'affichage global montre une cohérence inter-échelle. Figure pour le sous-titre 2 : Test de robustesse du modèle dans des conditions de petits échantillons et généralisées Concept visuel : Diagramme radar ou diagramme à bulles de performance de généralisation. Composition principale : Un diagramme radar avec plusieurs axes représentant différentes conditions difficiles : telles que "Petit nombre d'échantillons d'entraînement", "Nouveaux outils abrasifs", "Nouveaux matériaux", "Nouveaux paramètres de processus". Dessiner deux courbes sur le diagramme radar : l'une est purement numérique"