提示词描述

主要标题二的图示方案 副标题 1 的图示：物理正则化损失函数的多目标协同设计 视觉概念：损失函数平衡的示意图。 核心组成： 图像中心是一个天平或混合器。 天平的左侧托盘是“数据损失”（图标：图表和数据点），右侧托盘是“物理损失”（图标：物理公式和勾选符号）。 天平上方是一个可调节的权重系数 λ（类似于滑动变阻器或旋钮），动态调整两侧的贡献。最终，平衡的输出指向“总损失函数：L_total = L_data + λ*L_physics”。 背景可以显示总损失随训练迭代次数减少的曲线。 副标题 2 的图示：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。 核心组成： 一种特殊的网络结构图，不同于传统的全连接网络。 网络有多个分支，每个分支的入口都标有来自不同物理机制的引导（例如“塑性主导分支”、“脆性断裂分支”）。 在网络的某些层中，使用符合物理意义的自定义激活函数（标记函数图），或者存在反映因果关系的跳跃连接（信息流用箭头指示，例如从“应力”层到“去除”层）。 图注强调“由物理结构引导的设计”。 副标题 3 的图示：融合模型的训练策略和优化算法 视觉概念：交替优化路径图。 核心组成： 以训练循环（Epoch）为横轴，显示两种损失的下降轨迹。 使用双线图或分阶段的背景颜色来表示不同的训练阶段：例如，第一阶段侧重于优化数据损失（L_data 快速下降），第二阶段共同优化物理损失（L_physics 开始下降），第三阶段进行精细调整（两者协同下降）。 该图可以嵌入算法伪代码框，突出显示关键步骤，例如“交替最小化”或“自适应权重更新”。 主要标题三的图示方案 副标题 1 的图示：多尺度预测性能的协同验证方法 视觉概念：多尺度对齐比较图。 核心组成： 三组预测与测量比较图垂直并列。 顶部（微观）：预测的单个划痕形貌轮廓与 SEM 照片轮廓的叠加比较。 中部（介观）：预测的表面粗糙度 3D 形貌云图与白光干涉仪测量云图的比较。 底部（宏观）：预测的材料去除深度剖面曲线与测量的剖面曲线的比较。 每组比较都标有定量误差指标（例如 RMSE），整体显示出跨尺度的一致性。 副标题 2 的图示：小样本和泛化条件下的模型鲁棒性测试 视觉概念：泛化性能雷达图或气泡图。 核心组成： 一个雷达图，具有多个轴，代表不同的挑战性条件：例如“少量训练样本”、“新磨具”、“新材料”、“新工艺参数”。 在雷达图上绘制两条曲线：一条是纯数字