pinn 是一种基于物理知识嵌入的神经网络,它能够通过参数反演的方式求解物理方程。在解决 n-s 方程参数反演问题时,pinn 首先通过训练大量已知的流体运动数据,学习到 n-s 方程的解,然后根据这些解建立参数与解之间的映射关系,最后利用这种映射关系对新的参数进行预测,得到相应的解。 3.参数反演问题的提出 在实际应用...
对于参数反演问题,PINN可以通过训练神经网络来学习物理系统的数据和物理定律,然后使用这些信息来反演参数。 以下是使用PINN解决N-S方程参数反演问题的一般步骤: 定义物理模型:首先需要定义描述流体运动的N-S方程,以及相关的初始条件和边界条件。 构建PINN模型:使用神经网络构建PINN模型,该模型将输入的参数(例如流体的密度...
N-S方程 展开: N- S方程展开 通过对方程本身做假设和简化,流体动力学应用在非常多的领域,文中的背景也来源于雷诺系数 Re ,具体PINN应用在类似问题求解的例子有很多,但存在一定的局限性——当偏微分方程的参数(例如雷诺数)变化时,PINN通常需要重新训练,这会消耗大量的计算资源和时间。具体的实例可以看一下这个方...
2021年 流体力学的物理信息神经网络(PINN)综述 -Acta Mechanica Sinica- 尽管在过去的50年里,用数值离散的N-S方程(NSE)来模拟流动问题已经取得了很大的进展,但仍然不能将含有噪声的数据无缝地结合到现有的算法中…
PINN学习得到的N-S方程的解用于压力预测 4. 相关应用论文 低分辨率图像重构到高分辨率图像 Physics-Informed Neural Network Super Resolution for Advection-Diffusion Models(https://arxiv.org/abs/2011.02519) 电力系统动力学求解 Physics-Informed Neural Networks for Power Systems(https://ieeexplore.ieee.org/abs...
pinn解n-s方程参数反演问题pinn解n-s方程参数反演问题 参数反演是地球物理学领域中的关键问题之一,通过分析观测数据和建立数学模型,可以反演地下介质的物理属性,从而更好地理解地下结构和物质分布。本文将探讨一种常见的参数反演方法——PNN解n-s方程参数反演问题,并介绍相关参考内容。 首先,我们需要了解PNN(Pseudo-...
PINN学习得到的N-S方程的解用于压力预测 相关应用论文 低分辨率图像重构到高分辨率图像 Physics-Informed Neural Network Super Resolution for Advection-Diffusion Models(https://arxiv.org/abs/2011.02519) 电力系统动力学求解 Physics-Informed Neural Networks for Power Systems(https://ieeexplore.ieee.org/abstract...
方法:论文提出了一种新型自适应物理信息神经网络(PINNs)方法aw-PINNs,用于求解不可压缩N-S方程,重点研究初始和边界条件对精度的影响,通过自适应加权优化损失函数,结合全局和局部信息改进神经网络结构,以及混合差分方法提高求解精度。 创新点: 利用高斯分布的最大似然估计,自适应地分配损失函数的权重。
问题转化为优化损失函数，利用神经网络的反向传播机制和优化算法求解。实验结果展示，PINN学习得到的N-S方程解用于压力预测，展示出在解决物理问题上的应用潜力。相关应用论文包括低分辨率图像重构到高分辨率图像、电力系统动力学求解以及金属表面声波裂缝检测等，证明了PINN在不同领域中的广泛适用性。
PINN学习得到的N-S方程的解用于压力预测 相关应用论文 低分辨率图像重构到高分辨率图像 Physics-Informed Neural Network Super Resolution for Advection-Diffusion Models(https://arxiv.org/abs/2011.02519) 电力系统动力学求解 Physics-Informed Neural Networks for Power Systems(https://ieeexplore.ieee.org/abstract...