Physics-informed neural networks (PINNs) in nonlocal elasticity [Reti neurali Informate dalla fisica (PINNs) nell’elasticità non locale]

Questa tesi esamina l’integrazione di nanomateriali e nanostrutture sostenibili nei sistemi Micro- e Nano-Elettro-Meccanici (MEMS/NEMS), con particolare attenzione allo sviluppo di formulazioni continue non locali per strutture di piccola scala. Vengono introdotti i concetti fondamentali dell’elasticità non locale, inclusi la teoria strain-driven di Eringen, il ruolo dei kernel di mediazione nelle leggi costitutive e la risoluzione dei paradossi mediante formulazioni stress-driven. Un modello elastico non locale displacement-driven viene impiegato per analizzare la dinamica di nanotravi su nanofondazioni, includendo casi studio relativi a nanocantilever e nanotravi a gradazione funzionale soggette a diverse condizioni al contorno, evidenziando effetti di irrigidimento dipendenti dalla scala dimensionale. Per superare le difficoltà legate alla risoluzione di complessi problemi non locali, le Physics-Informed Neural Networks (PINNs) vengono proposte come potente strumento computazionale, dimostrando la loro efficacia nei problemi agli autovalori per travi non locali. La metodologia viene inoltre estesa a continui bidimensionali mediante approcci non locali stress-driven e displacement-driven, valutando le risposte strutturali sotto carichi distribuiti per nanopiastre con bordi incastrati e semplicemente appoggiati. Gli approcci presentati forniscono soluzioni accurate per analisi statiche e dinamiche, offrendo nuove prospettive per la progettazione di nanodispositivi sostenibili destinati ad applicazioni nel monitoraggio della salute strutturale e nei sistemi elettromeccanici.

Grantor dc:publisher

Università degli studi di Catania

Year dc:date

2026

Author dc:creator

• DAS, BAIDHEI

Contributors dc:contributor

• CONTRAFATTO, Loredana Caterina

• nonlocal elasticity
• nanomaterial
• small-scale structure
• Physics-Informed Neural Network
• nanobeam
• nanoplates
• Elasticità non locale
• nanomateriali
• strutture di piccola scala
• reti neurali informate dalla fisica (PINNs)
• nanotravi
• nanopiastre

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
• license:NON PUBBLICO - Accesso privato/ristretto
• license uri:iris.PRI01

Language dc:language

eng

Handle dc:identifier

https://hdl.handle.net/20.500.11769/724833

OAI identifier oai:identifier

oai:www.iris.unict.it:20.500.11769/724833