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薄板热环境下固有频率的物理信息神经网络检测
1
作者
马容忠
贾尚谊
+2 位作者
吴尽
荣双成
胡建中
《炼油与化工》
2025年第1期49-52,共4页
薄板结构广泛应用于航空航天、各种机械设备制造等领域,而其热环境下的固有频率检测是其重要的研究内容之一。文中提出了1种检测热环境下薄板固有频率的物理信息神经网络(PINN)方法。首先通过经典小挠度理论和汉密尔顿原理获取控制方程...
薄板结构广泛应用于航空航天、各种机械设备制造等领域,而其热环境下的固有频率检测是其重要的研究内容之一。文中提出了1种检测热环境下薄板固有频率的物理信息神经网络(PINN)方法。首先通过经典小挠度理论和汉密尔顿原理获取控制方程,其次搭建前向神经网络预测挠度,最后通过自动微分模块计算控制方程偏差和边界条件偏差对网络参数进行迭代修正,得到薄板固有频率检测模型。最后验证PINN在检测热环境下薄板固有频率问题的有效性,结果表明热环境下薄板固有频率检测误差小于2.4%。
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关键词
热环境
薄板固有频率
控制方程
PINN
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职称材料
题名
薄板热环境下固有频率的物理信息神经网络检测
1
作者
马容忠
贾尚谊
吴尽
荣双成
胡建中
机构
江苏省特种设备安全监督检验研究院
东南大学
出处
《炼油与化工》
2025年第1期49-52,共4页
文摘
薄板结构广泛应用于航空航天、各种机械设备制造等领域,而其热环境下的固有频率检测是其重要的研究内容之一。文中提出了1种检测热环境下薄板固有频率的物理信息神经网络(PINN)方法。首先通过经典小挠度理论和汉密尔顿原理获取控制方程,其次搭建前向神经网络预测挠度,最后通过自动微分模块计算控制方程偏差和边界条件偏差对网络参数进行迭代修正,得到薄板固有频率检测模型。最后验证PINN在检测热环境下薄板固有频率问题的有效性,结果表明热环境下薄板固有频率检测误差小于2.4%。
关键词
热环境
薄板固有频率
控制方程
PINN
Keywords
thermal environment
natural frequency of thin plates
governing equation
PINN
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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出处
发文年
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1
薄板热环境下固有频率的物理信息神经网络检测
马容忠
贾尚谊
吴尽
荣双成
胡建中
《炼油与化工》
2025
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