MoSA: 运动约束应力自适应方法通过学习残余各向异性缩小连续体动力学中的虚实差距

Jiaxu Wang, Junhao He, Jingkai Sun, Yi Gu, Yunyang Mo, Jiahang Cao, Qiang Zhang, Renjing Xu

2026

摘要

提出MoSA框架，利用各向同性模型作为物理先验，学习残余应力算子以捕捉材料的轻微各向异性和非均匀性，并通过微平面约束重分布和运动约束逐步适应应力。在机器人操作实验中验证了该方法能有效缩小虚实差距，提升动力学建模的准确性和鲁棒性。

real-to-sim gapcontinuum dynamicsresidual anisotropyphysics-informed neural networkrobot manipulation

MANIPULATION

📊 2 引用

Yusen Li, Ziwei Wang, Xiangye Zhu 等 12 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026

MANIPULATION

📊 1 引用

Shaoqing Qin, Lida Zhu, Yanpeng Hao 等 10 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026

MANIPULATION

📊 0 引用

Bo Li, Yuanbo Zhao, Huijie Xiao 等 6 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026

MANIPULATION

📊 0 引用

Hao Li, Yuhui Yu, Rui Fu 等 6 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026