Data-Driven Discovery of a Hyperelastic Strain-Energy Функция для венов с использованием учредительных искусственных нейронных сетей

arXiv: 2610.15229v1 Аннонс Тип: новое резюме: Вены обычно подвергаются изменению механической нагрузки в таких клинических условиях, как трансплантация вен, создание артериовенных свищей и имплантация сосудистых плотов с помощью тканевого оборудования, что делает точный составный образец венерической ткани важным кинетическим образом. Венозное механическое поведение отличается характерно от поведения артерий, и существующие составные модели борются с тем, чтобы одновременно уместить кольцевые и осевые реакции на напряжение в различных типах вены. Здесь мы представляем учредительную систему искусственной нейронной сети (CANN), которая открывает компактную, интерпретируемую гиперэластическую составную модель на основе биахиальных механических данных по трем типам вен (сапхенуозная, ягулальная и нижняя вена-кава). Эта основа включает расширенную библиотеку потенциальных функций со структурно мотивированными терминами, представляющими собой прогрессивный набор волокон и взаимодействие между волокнами и семьей. Анализ чувствительности к соболу на основе корреляции