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内嵌物理知识网络驱动的振动离散模型求解方法研究
1
作者
赵科炜
何国林
《重庆理工大学学报(自然科学)》
北大核心
2025年第3期172-176,共5页
为探究内嵌物理知识神经网络(physics-informed neural networks,PINN)在动力学系统求解方向的应用,从振动力学角度出发,对网络输入输出以及损失函数进行修改,引入残差网络,实现传统PINN的改进。以二自由度振动离散系统动力响应分析问...
为探究内嵌物理知识神经网络(physics-informed neural networks,PINN)在动力学系统求解方向的应用,从振动力学角度出发,对网络输入输出以及损失函数进行修改,引入残差网络,实现传统PINN的改进。以二自由度振动离散系统动力响应分析问题和系统识别问题求解为例,验证了改进PINN在振动力学模型正反问题精确求解方面的有效性,可为采用神经网络求解复杂动力学模型的相关研究提供参考。
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关键词
内嵌物理知识网络
系统动力响应分析
系统识别
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职称材料
基于内嵌物理知识卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估
被引量：
3
2
作者
陆旭
张理寅
+2 位作者
李更丰
别朝红
段超
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2024年第9期107-119,共13页
针对现有数据驱动的电力系统暂态评估方法依赖大规模数据集且可解释性不足的问题,文中将物理知识嵌入传统数据驱动方法,提出一种基于内嵌物理知识卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估方法。该方法考虑大规模风电并网的电力系统,将电力...
针对现有数据驱动的电力系统暂态评估方法依赖大规模数据集且可解释性不足的问题,文中将物理知识嵌入传统数据驱动方法,提出一种基于内嵌物理知识卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估方法。该方法考虑大规模风电并网的电力系统,将电力系统暂态稳定物理方程内嵌至神经网络损失函数,通过神经网络直接逼近物理过程,使输出结果满足物理规律,提高暂态稳定评估的可靠性与可解释性。通过数据与知识双驱动,所提方法不依赖大规模训练数据集,依然具有较好的鲁棒性与泛化能力。此外,所提方法通过卷积神经网络进行特征提取与降维,解决拓扑数据无法直接作为神经网络输入的难题。在含风机的IEEE 9节点和IEEE 39节点测试系统上的实验结果表明,所提方法在准确率、计算效率、泛化能力等方面相较现有方法有显著提升。
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关键词
内嵌
物理
知识
卷积神经
网络
知识
-数据混合驱动
功角
暂态稳定性
机器学习
可解释性
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职称材料
基于PINN的复合材料自动铺放轨迹整体规划
被引量：
2
3
作者
林静明
许可
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期914-923,共10页
自动纤维铺放能有效地提高复材构件的制造效率和质量。为满足复材构件的力学性能要求及铺放质量要求,在给定曲面目标域内生成铺放轨迹时需要同时考虑转弯半径、纤维角偏差以及轨迹间距等工艺指标。现有铺放轨迹规划方法大多在对基准轨...
自动纤维铺放能有效地提高复材构件的制造效率和质量。为满足复材构件的力学性能要求及铺放质量要求,在给定曲面目标域内生成铺放轨迹时需要同时考虑转弯半径、纤维角偏差以及轨迹间距等工艺指标。现有铺放轨迹规划方法大多在对基准轨迹进行优化后,通过路径密化生成铺放轨迹。这仅能保证所生成的轨迹满足单一要求,难以整体满足多个优化目标。为实现多优化目标下的复合材料自动铺放轨迹整体规划,本文将轨迹规划问题转换成为目标域内的泛函优化问题,利用内嵌物理知识神经网络(Physics-informed neural network,PINN)实现目标函数的求解,并提取目标函数的等值线作为轨迹规划的结果。相较于现有策略,本文提出的方法能整体兼顾轨迹的方向性、可铺性以及间隙质量,为实现先进复合材料自动铺放轨迹整体规划提供新思路。
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关键词
复合材料自动铺放
轨迹规划
全局度量
内嵌
物理
知识
神经
网络
曲面参数化
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职称材料
题名
内嵌物理知识网络驱动的振动离散模型求解方法研究
1
作者
赵科炜
何国林
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
北大核心
2025年第3期172-176,共5页
基金
国家自然科学基金项目(52075182)。
文摘
为探究内嵌物理知识神经网络(physics-informed neural networks,PINN)在动力学系统求解方向的应用,从振动力学角度出发,对网络输入输出以及损失函数进行修改,引入残差网络,实现传统PINN的改进。以二自由度振动离散系统动力响应分析问题和系统识别问题求解为例,验证了改进PINN在振动力学模型正反问题精确求解方面的有效性,可为采用神经网络求解复杂动力学模型的相关研究提供参考。
关键词
内嵌物理知识网络
系统动力响应分析
系统识别
Keywords
physics-informed neural networks
system dynamic response analysis
system identification
分类号
TH113.1 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
基于内嵌物理知识卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估
被引量：
3
2
作者
陆旭
张理寅
李更丰
别朝红
段超
机构
西安交通大学电气工程学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2024年第9期107-119,共13页
基金
国家自然科学基金联合基金重点支持项目(U22B20103)
文摘
针对现有数据驱动的电力系统暂态评估方法依赖大规模数据集且可解释性不足的问题,文中将物理知识嵌入传统数据驱动方法,提出一种基于内嵌物理知识卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估方法。该方法考虑大规模风电并网的电力系统,将电力系统暂态稳定物理方程内嵌至神经网络损失函数,通过神经网络直接逼近物理过程,使输出结果满足物理规律,提高暂态稳定评估的可靠性与可解释性。通过数据与知识双驱动,所提方法不依赖大规模训练数据集,依然具有较好的鲁棒性与泛化能力。此外,所提方法通过卷积神经网络进行特征提取与降维,解决拓扑数据无法直接作为神经网络输入的难题。在含风机的IEEE 9节点和IEEE 39节点测试系统上的实验结果表明,所提方法在准确率、计算效率、泛化能力等方面相较现有方法有显著提升。
关键词
内嵌
物理
知识
卷积神经
网络
知识
-数据混合驱动
功角
暂态稳定性
机器学习
可解释性
Keywords
physics informed convolution neural network
hybrid knowledge-data driven
power angle
transient stability
machine learning
interpretability
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于PINN的复合材料自动铺放轨迹整体规划
被引量：
2
3
作者
林静明
许可
机构
南京航空航天大学机电学院
出处
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期914-923,共10页
基金
国家自然科学面上基金(52175466)。
文摘
自动纤维铺放能有效地提高复材构件的制造效率和质量。为满足复材构件的力学性能要求及铺放质量要求,在给定曲面目标域内生成铺放轨迹时需要同时考虑转弯半径、纤维角偏差以及轨迹间距等工艺指标。现有铺放轨迹规划方法大多在对基准轨迹进行优化后,通过路径密化生成铺放轨迹。这仅能保证所生成的轨迹满足单一要求,难以整体满足多个优化目标。为实现多优化目标下的复合材料自动铺放轨迹整体规划,本文将轨迹规划问题转换成为目标域内的泛函优化问题,利用内嵌物理知识神经网络(Physics-informed neural network,PINN)实现目标函数的求解,并提取目标函数的等值线作为轨迹规划的结果。相较于现有策略,本文提出的方法能整体兼顾轨迹的方向性、可铺性以及间隙质量,为实现先进复合材料自动铺放轨迹整体规划提供新思路。
关键词
复合材料自动铺放
轨迹规划
全局度量
内嵌
物理
知识
神经
网络
曲面参数化
Keywords
automatic fiber placement
path planning
global metrics
physics-informed neural network(PINN)
surface parameterization
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TB33 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
内嵌物理知识网络驱动的振动离散模型求解方法研究
赵科炜
何国林
《重庆理工大学学报(自然科学)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于内嵌物理知识卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估
陆旭
张理寅
李更丰
别朝红
段超
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于PINN的复合材料自动铺放轨迹整体规划
林静明
许可
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
已选择
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