論文の概要: A Physics Prior-Guided Dual-Stream Attention Network for Motion Prediction of Elastic Bragg Breakwaters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14250v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 03:06:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.692468
• Title: A Physics Prior-Guided Dual-Stream Attention Network for Motion Prediction of Elastic Bragg Breakwaters
• Title（参考訳）: 弾性ブラッグブレークウォーターの運動予測のための物理先導デュアルストリームアテンションネットワーク
• Abstract要約: 従来のディープラーニングモデルは、目に見えない海の状態を示すとき、限定的な一般化能力を示すことが多い。 本研究は,PhysAttnNet(PhysAttnNet)を用いた物理優先型デュアルストリームアテンションネットワークを提案する。 ウェーブ・フラム・データセットの実験では、PhysAttnNetが主流モデルを大幅に上回っていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.146484689550911
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate motion response prediction for elastic Bragg breakwaters is critical for their structural safety and operational integrity in marine environments. However, conventional deep learning models often exhibit limited generalization capabilities when presented with unseen sea states. These deficiencies stem from the neglect of natural decay observed in marine systems and inadequate modeling of wave-structure interaction (WSI). To overcome these challenges, this study proposes a novel Physics Prior-Guided Dual-Stream Attention Network (PhysAttnNet). First, the decay bidirectional self-attention (DBSA) module incorporates a learnable temporal decay to assign higher weights to recent states, aiming to emulate the natural decay phenomenon. Meanwhile, the phase differences guided bidirectional cross-attention (PDG-BCA) module explicitly captures the bidirectional interaction and phase relationship between waves and the structure using a cosine-based bias within a bidirectional cross-computation paradigm. These streams are synergistically integrated through a global context fusion (GCF) module. Finally, PhysAttnNet is trained with a hybrid time-frequency loss that jointly minimizes time-domain prediction errors and frequency-domain spectral discrepancies. Comprehensive experiments on wave flume datasets demonstrate that PhysAttnNet significantly outperforms mainstream models. Furthermore,cross-scenario generalization tests validate the model's robustness and adaptability to unseen environments, highlighting its potential as a framework to develop predictive models for complex systems in ocean engineering.
• Abstract（参考訳）: 弾性ブラッグブレークウォーターの正確な動き応答予測は、海洋環境におけるその構造的安全性と運用上の整合性に重要である。 しかし、従来のディープラーニングモデルは、目に見えない海の状態を示すとき、限定的な一般化能力を示すことが多い。 これらの欠陥は、海洋系で観測される自然崩壊の無視と、波-構造相互作用(WSI)の不十分なモデリングに起因している。 これらの課題を克服するため,本研究ではPhysAttnNet(PhysAttnNet)を新たに提案する。 第一に、DBSAモジュールは学習可能な時間減衰を組み込んで、最近の状態により高い重みを割り当て、自然崩壊現象をエミュレートすることを目的としている。 一方、PDG-BCAモジュールの位相差は、双方向計算パラダイム内のコサインベースのバイアスを用いて、波と構造の間の双方向相互作用と位相関係を明示的に捉えている。 これらのストリームは、グローバルコンテキスト融合(GCF)モジュールを通じて相乗的に統合される。 最後に、PhysAttnNetは、時間領域予測エラーと周波数領域スペクトルの相違を共同で最小化する、ハイブリッド時間周波数損失を訓練する。 ウェーブ・フラム・データセットに関する総合的な実験により、PhysAttnNetは主流のモデルよりも大幅に優れていることが示された。 さらに、クロスシナリオの一般化テストでは、このモデルの堅牢性と未確認環境への適応性を検証し、海洋工学における複雑なシステムの予測モデルを開発するためのフレームワークとしての可能性を強調している。

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