Descrizione del prompt

大标题二配图方案 小标题1配图：物理正则化损失函数的多目标协同设计 视觉概念：损失函数平衡示意图。 核心构图： 画面中心是一个天平或混合器。 天平的左托盘是 “数据损失” （图标：图表和数据点），右托盘是 “物理损失” （图标：物理公式和校验符号）。 天平上方有一个可调节的权重系数λ（像一个滑动变阻器或旋钮），动态调整两边的贡献。最终，平衡后的输出指向“总损失函数：L_total = L_data + λ*L_physics”。 背景可显示总损失随训练迭代下降的曲线。 小标题2配图：嵌入先验知识的网络结构引导机制 视觉概念：物理引导的网络架构图。 核心构图： 一张不同于传统全连接网络的特殊网络结构图。 网络具有多分支，每个分支的入口标注受不同物理机制引导（如“塑性主导分支”、“脆性断裂分支”）。 在网络某些层，采用符合物理意义的自定义激活函数（函数图形被标出），或存在体现因果关系的跳跃连接（用箭头标明信息流向，如从“应力”层流向“去除”层）。 图注强调“由物理结构引导设计”。 小标题3配图：融合模型的训练策略与优化算法 视觉概念：交替优化路径图。 核心构图： 以训练循环（Epoch） 为横轴，展示两种损失的下降轨迹。 采用双线图或分阶段背景色表示不同的训练阶段：例如，第一阶段重点优化数据损失（L_data快速下降），第二阶段联合优化物理损失（L_physics开始下降），第三阶段精细调整（两者协同下降）。 图中可嵌入算法伪代码框，突出“交替最小化”或“自适应权重更新”等关键步骤。 大标题三配图方案 小标题1配图：多尺度预测性能的协同验证方法 视觉概念：多尺度对齐对比图。 核心构图： 纵向并列三组预测vs实测的对比图。 上（微观）：预测的单次刮擦形貌轮廓与SEM照片轮廓叠加对比。 中（介观）：预测的表面粗糙度三维形貌云图与白光干涉仪测量云图对比。 下（宏观）：预测的材料去除深度剖面曲线与实测剖面曲线对比。 每组对比都有定量的误差指标（如RMSE）标注，整体展示跨尺度一致性。 小标题2配图：小样本与泛化工况下的模型鲁棒性测试 视觉概念：泛化性能雷达图或泡泡图。 核心构图： 一个雷达图，多个轴代表不同的挑战性工况：如“训练样本数少”、“新磨具”、“新材料”、“新工艺参数”。 在雷达图上绘制两条曲线：一条是纯数据驱动模型（表现差，图形收缩），另一条是机理-数据融合模型（表现稳健，图形饱满）。 或用泡泡图，每个泡泡代表一个测试工况，其位置表示工况的新颖性，大小表示预测误差，颜色区分模型类型，清晰展示融合模型在陌生区域误差更小。 小标题3配图：预测结果的不确定性量化与可信度分析 视觉概念：带置信区间的预测图。 核心构图： 一张典型的预测曲线图（如去除量随时间的预测曲线）。 关键在于，预测曲线不是单一线，而是由一条中心预测均值线和围绕其周围的彩色置信区间带（如95%置信区间）构成。 区间带在训练数据密集处较窄，在外推或小样本处变宽，直观反映预测不确定度。 图例说明：均值线、置信区间、实测数据点（部分落在区间内）。按以上要求生成一张大图，大图分为六个区域，分别放置这些图片