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基于物理信息神经网络的传热过程物理场代理模型的构建
被引量:
16
1
作者
陆至彬
瞿景辉
+3 位作者
刘桦
何畅
张冰剑
陈清林
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期1496-1503,共8页
物理信息的神经网络(PINN)通过构建结构化的深度神经网络体系,可以有效地耦合基于物理定律的非线性偏微分方程组(如Navier-Stokes方程),能够在较少量的边界数据条件下解决监督学习问题。但是,PINN训练效果与边界条件的设置方式密切相关...
物理信息的神经网络(PINN)通过构建结构化的深度神经网络体系,可以有效地耦合基于物理定律的非线性偏微分方程组(如Navier-Stokes方程),能够在较少量的边界数据条件下解决监督学习问题。但是,PINN训练效果与边界条件的设置方式密切相关。本工作以具有内热源的二维稳态导热方程和平板间二维稳态对流传热方程为案例,基于软边界和硬边界两种设定方法构建PINN。将训练所得到的代理模型预测温度场输出,并将其与软件模拟结果进行验证分析,结果表明硬边界PINN代理模型预测能力较优。
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关键词
神经网络
物理定律
非线性偏微分方程组
边界设置
代理模型
传热
预测
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职称材料
题名
基于物理信息神经网络的传热过程物理场代理模型的构建
被引量:
16
1
作者
陆至彬
瞿景辉
刘桦
何畅
张冰剑
陈清林
机构
中山大学材料科学与工程学院
中山大学化学工程与技术学院
广东省石化过程节能工程技术研究中心
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期1496-1503,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51776228)
中央高校基本科研业务费专项资金(20lgpy01)。
文摘
物理信息的神经网络(PINN)通过构建结构化的深度神经网络体系,可以有效地耦合基于物理定律的非线性偏微分方程组(如Navier-Stokes方程),能够在较少量的边界数据条件下解决监督学习问题。但是,PINN训练效果与边界条件的设置方式密切相关。本工作以具有内热源的二维稳态导热方程和平板间二维稳态对流传热方程为案例,基于软边界和硬边界两种设定方法构建PINN。将训练所得到的代理模型预测温度场输出,并将其与软件模拟结果进行验证分析,结果表明硬边界PINN代理模型预测能力较优。
关键词
神经网络
物理定律
非线性偏微分方程组
边界设置
代理模型
传热
预测
Keywords
neural networks
laws of physics
nonlinear partial differential equations
boundary setting
surrogate model
heat transfer
prediction
分类号
TQ021.3 [化学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于物理信息神经网络的传热过程物理场代理模型的构建
陆至彬
瞿景辉
刘桦
何畅
张冰剑
陈清林
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
16
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