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局部自适应物理信息神经网络在求解Burgers-Fisher方程中的应用
《山东理工大学学报(自然科学版)》2025年第4期47-53,共7页孙宇 朱海龙 
安徽省科研编制计划重点项目(2024AH050013)。
针对物理信息神经网络(PINNs)在训练效率和求解精度方面的局限性,提出了一种改进的PINNs模型。该模型通过在每个神经元中引入可调节参数,使神经网络能更灵活地逼近非线性不连续函数,将神经网络的求解误差降低了2~3个数量级,同时将PINNs...
关键词：BURGERS-FISHER方程 物理信息神经网络 自适应激活函数 偏微分方程求解 
机器学习方法在带孔薄板应力分析中的应用
《力学与实践》2025年第2期285-294,共10页荆宇航 王朝阳 蔺永康 杨志强 方国东 赵锐 李景彤 
黑龙江省高等教育教学改革研究项目(SJGY20220009);哈尔滨工业大学第十一批研究生课程思政教育教学改革项目(XYSZ2023001)资助。
采用机器学习结合计算力学分析了带孔薄板的应力问题,其中数据驱动神经网络依赖于输入数据,通过学习数据中的模式来进行预测。物理信息神经网络通过嵌入平衡方程,提高了准确性和泛化能力。深度能量法根据最小势能原理构造损失函数,计算...
关键词：机器学习 神经网络 物理信息 深度能量法 应力分析 
基于波动方程的地震波数值模拟研究综述
《吉林大学学报(地球科学版)》2025年第2期627-645,共19页李航 孙宇航 李佳慧 李学贵 董宏丽 
国家自然科学基金项目(U21A2019,61933007,62203106);海南省科技专项(ZDYF2022SHFZ105);中国博士后科学基金项目(2022M710660);德国洪堡基金项目(201211)。
地震波场数值模拟在地震勘探、地震资料处理和地球构造研究等方面发挥着重要的作用。波动方程数值模拟方法充分考虑了地震波传播的动力学特征和几何学特征,可以为地震波传播机理的研究和复杂地层的解释提供强有力的理论支持,是目前应用...
关键词：波场模拟 有限差分法 伪谱法 有限元法 谱元法 物理信息神经网络 
基于ResNet-PINN求解中子方程算法研究
《核动力工程》2025年第2期76-80,共5页牛艺晓 李佳芳 杨春 刘洋 赖秋宇 符美蕊 蒋毅 
物理信息神经网络(PINN)作为一种结合物理知识的深度学习方法,其在求解问题的精度方面存在一定的局限性。为进一步提升PINN模型的求解精度,提出了一种基于残差网络(ResNet)结构改进的PINN模型(ResNet-PINN),详细阐述了ResNet-PINN基本...
关键词：物理信息神经网络(PINN) 残差网络(ResNet) 中子扩散方程 中子输运方程 
压水堆棒束多通道流场稀疏数据深度学习求解技术研究
《核动力工程》2025年第2期81-89,共9页钱浩 陈广亮 刘东 于洋 姜宏伟 殷新立 杨玉诚 
中核集团领创科研项目(CNNC-LCKY-2024-053);四川省揭榜挂帅项目(2023YFG0373);部委稳定支持基础科研项目(WDZC-2023-05-03-05);四川省自然科学基金(青年科学基金)项目(2023NSFSC1321)。
反应堆堆芯典型工况雷诺数高达10~5,冷却剂流动具有显著的非线性,实际流动边界及状态与理想流动方程存在一定的匹配性偏差,会导致求解过程中数据与控制方程的约束相冲突,彼此制约,导致求解收敛困难。为解决该问题,本文研发了一种基于深...
关键词：物理信息神经网络(PINNs) 调节因子 稀疏数据 压水堆 棒束多通道 深度学习 
基于NAS优化PINN高效求解中子物理方程研究
《核动力工程》2025年第2期119-126,共8页俞蔡阳 江勇 陈奇隆 刘东 吕建成 
四川大学与中国核动力研究设计院联合创新基金(SCU&DRSI-LHCX-12)。
为快速且精确地求解堆芯中子扩散和输运这两类方程,可利用物理信息神经网络(PINN)提升偏微分方程求解的速度和效率。然而,由于PINN的预定义结构不够灵活,在一定程度上限制了其在实际应用中的广度和深度。本研究提出了一种寻找最佳PINN...
关键词：中子扩散方程 中子输运方程 物理信息神经网络(PINN) 神经网络架构搜索(NAS) 
基于PINN的源迭代法求解及加速算法研究
《核动力工程》2025年第2期148-155,共8页江勇 安萍 刘东 于洋 
四川省自然科学基金(2023NSFSC0066、2023NSFSC1321);四川省揭榜挂帅行业共性技术攻关项目(23jBGOV0001);国家基础性科研院所基础科研稳定支持专项资助项目(WDZC-2023-05-03-05)。
本文将基于物理驱动的人工智能方法和传统源迭代法结合,建立求解少群扩散方程的新型方法流程,并采用Anderson加速方法对迭代源项进行加速。二维多材料、三维单材料等例题的计算结果显示,基于物理驱动的物理信息神经网络(PINN)和传统源...
关键词：物理信息神经网络(PINN) Anderson加速 源迭代 中子扩散方程 
融合物理机制深度学习的混凝土浇筑仓温度监测数据去噪方法
《水力发电》2025年第4期48-53,90,共7页李如尧 张毅 何瑞良 张磊 
国家自然科学基金资助项目(51779277);国家重点研发计划项目(2018YFC0406703);流域水循环模拟与调控国家重点实验室资助项目(SKL2020ZY10,SS0112B102016)。
考虑到混凝土浇筑仓温度监测数据背后遵循的物理机制,提出了一种基于物理信息神经网络的混凝土浇筑仓温度监测数据去噪方法,即利用混凝土浇筑仓温度时空变化所遵循的热传导方程,在常规数据驱动的神经网络拟合混凝土浇筑仓温度监测数据...
关键词：混凝土浇筑仓温度监测 监测数据 数据去噪 物理机制 物理信息神经网络 
基于物理信息神经网络的水库调度研究
《水电能源科学》2025年第4期213-216,共4页王飞龙 胡挺 肖扬帆 
国家重点研发计划(2021YFC3200303);国家自然科学基金项目(U2340205)。
传统的水库调度智能模型多是以前馈神经网络或循环神经网络为代表的黑箱模型,模型的可解释性较差,缺乏内部规律的探索。因此,基于物理神经网络基本原理,结合水库调度方程,以出库流量误差及出力误差之和为模型总误差,建立了包含水库调度...
关键词：水库调度 物理约束 物理信息神经网络 前馈神经网络 PDE 
基于深度学习的扩散方程扩散系数反问题求解
《计算物理》2025年第2期146-159,共14页张延庆 谷同祥 
国家自然科学基金项目(12271055)资助。
物理信息神经网络(PINN)为偏微分方程正反问题数值求解开创了一条具有广阔应用前景的新途径。本文聚焦于扩散方程的扩散系数反演问题。针对固定系数、各向异性系数、空间依赖系数、时空依赖系数以及非线性扩散系数等问题展开了系统研究...
关键词：物理信息神经网络 微分方程反问题 扩散方程 数值解 
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