土木基建

多体/Multibody

提出建筑施工场景下规格条件化的人体演示数据收集方法，弥合设计模型与物理环境的配置差异。

结构健康监测 / 数字孪生

基于物理信息神经网络（PINN）构建大跨度悬索桥的实时结构健康监测数字孪生系统，融合实测应变数据与物理约束，实现损伤识别与剩余寿命预测。提供 PyTorch/TensorFlow 多后端实现，适合作为物理 AI 入门首选框架。

AI仿真

NVIDIA 介绍利用 Agentic AI 工作流为物理 AI 系统准备和验证数字孪生的方法，Agent 可检查 3D 场景并生成仿真相关数据。融合实测应变与物理约束，可在大型基础设施上长期部署，为结构健康监测提供 AI 替代方案。

电磁/Electromagnetics

该研究对临近多运营商共享基站20层建筑的各楼层RF-EMF暴露进行评估，揭示天线垂直覆盖区域中心暴露最高达31.86 V/m。