Descrição do Prompt

Plano de Figuras para Título Principal Dois Figura para Subtítulo 1: Design Colaborativo Multi-objetivo da Função de Perda Regularizada pela Física Conceito Visual: Diagrama esquemático do equilíbrio da função de perda. Composição Central: O centro da imagem é uma balança ou misturador. O prato esquerdo da balança é "Perda de Dados" (ícone: gráficos e pontos de dados), e o prato direito é "Perda da Física" (ícone: fórmulas físicas e símbolos de verificação). Acima da balança, há um coeficiente de peso ajustável λ (como um reostato deslizante ou botão) que ajusta dinamicamente as contribuições de ambos os lados. Em última análise, a saída equilibrada aponta para "Função de Perda Total: L_total = L_data + λ*L_physics". O fundo pode exibir a curva da perda total diminuindo com as iterações de treinamento. Figura para Subtítulo 2: Mecanismo de Orientação da Estrutura da Rede Incorporando Conhecimento Prévio Conceito Visual: Diagrama da arquitetura de rede guiada pela física. Composição Central: Um diagrama de estrutura de rede especial que é diferente das redes totalmente conectadas tradicionais. A rede tem múltiplas ramificações, e a entrada de cada ramificação é rotulada com orientação de diferentes mecanismos físicos (como "Ramificação Dominada pela Plasticidade", "Ramificação de Fratura Frágil"). Em certas camadas da rede, funções de ativação personalizadas que estão em conformidade com o significado físico são usadas (gráficos de função são marcados), ou existem conexões de salto que refletem relações causais (o fluxo de informações é indicado por setas, como da camada "Tensão" para a camada "Remoção"). A legenda enfatiza "Design guiado pela estrutura física". Figura para Subtítulo 3: Estratégia de Treinamento e Algoritmo de Otimização para Modelo de Fusão Conceito Visual: Diagrama de caminho de otimização alternada. Composição Central: Usando o loop de treinamento (Época) como o eixo horizontal, as trajetórias decrescentes das duas perdas são exibidas. Use um gráfico de linha dupla ou uma cor de fundo em fases para representar diferentes estágios de treinamento: por exemplo, o primeiro estágio se concentra em otimizar a perda de dados (L_data diminui rapidamente), o segundo estágio otimiza conjuntamente a perda física (L_physics começa a diminuir) e o terceiro estágio ajusta finamente (ambos diminuem colaborativamente). O diagrama pode incorporar caixas de pseudo-código de algoritmo, destacando etapas-chave como "Minimização Alternada" ou "Atualização de Peso Adaptativa". Plano de Figuras para Título Principal Três Figura para Subtítulo 1: Método de Verificação Colaborativa para Desempenho de Predição Multi-escala Conceito Visual: Diagrama de comparação de alinhamento multi-escala. Composição Central: Três grupos de diagramas de comparação de previsão vs. medição são justapostos verticalmente. Superior (Microscópico): Comparação de sobreposição do contorno da morfologia de um único arranhão previsto e o contorno da foto SEM. Médio (Mesoscópico): Comparação do mapa de nuvem de morfologia 3D de rugosidade de superfície previsto e o mapa de nuvem de medição do interferômetro de luz branca. Inferior (Macroscópico): Comparação da curva de perfil de profundidade de remoção de material prevista e a curva de perfil medida. Cada grupo de comparações tem indicadores de erro quantitativos (como RMSE) marcados, e a exibição geral mostra consistência entre escalas. Figura para Subtítulo 2: Teste de Robustez do Modelo sob Pequena Amostra e Condições Generalizadas Conceito Visual: Gráfico de radar ou gráfico de bolhas de desempenho de generalização. Composição Central: Um gráfico de radar com múltiplos eixos representando diferentes condições desafiadoras: como "Pequeno número de amostras de treinamento", "Novas ferramentas abrasivas", "Novos materiais", "Novos parâmetros de processo". Desenhe duas curvas no gráfico de radar: uma é número puro"