条件流匹配实现金属增材制造 PINN 自适应采样
原文标题：Domain-informed Adaptive Sampling for Generalizable PINNs in Metal Additive Manufacturing via Conditional Flow Matching
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论文针对金属增材制造热建模中 PINN 依赖手工静态配点采样、泛化差的问题，通过经验风险最小化理论证明过程条件感知的自适应采样更利于泛化。作者提出两阶段框架：条件流匹配模型学习不同工艺条件下的高残差分布，再与领域先验基分布混合生成自适应配点。在数值基准上相对 L2 误差平均降低 62.1%。
- 问题
- 金属增材制造热建模中PINN依赖手工静态配点采样，跨工艺条件泛化差。
- 方法
- 用经验风险最小化证明过程条件感知自适应采样更优，提出条件流匹配学习高残差分布并与领域先验混合采样。
- 结果
- 在金属增材制造数值基准上，相同配点预算下相对L2误差平均降低62.1%。
- 影响
- PINN做物理仿真时，自适应采样可大幅降低误差，减少手工调参，适合工艺条件多变的工业场景。
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