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、粘度和温度等)映射到输出(例如流场的速度和压力等)。 训练PINN模型:使用已知的物理数据训练PINN模型。这...
针对参数反演问题,pinn 解 n-s 方程的方法主要包括以下几个步骤: (1)构建训练数据集:收集大量已知的流体运动数据,包括流速、压力等参数值以及对应的 n-s 方程解。 (2)训练 pinn 模型:利用训练数据集对 pinn 模型进行训练,使其能够学习到参数与解之间的映射关系。 (3)建立参数 - 解映射关系:根据训练得到的 ...
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-Newton neural network)方法是...