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基于物理信息神经网络的非线性瞬态热传导正/反问题研究
被引量：
3
1
作者
陈豪龙
唐欣越
+1 位作者
柳兆涛
周焕林
《重庆大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期124-136,共13页
基于物理信息神经网络(physics-informed neuralnetworks,PINN)求解非线性瞬态热传导问题并识别随温度变化的导热系数。首先,基于热传导问题的控制方程,利用初始条件和边界条件,构建损失函数。然后,应用自动微分算法求解控制方程中温度...
基于物理信息神经网络(physics-informed neuralnetworks,PINN)求解非线性瞬态热传导问题并识别随温度变化的导热系数。首先,基于热传导问题的控制方程,利用初始条件和边界条件,构建损失函数。然后,应用自动微分算法求解控制方程中温度的偏导数。使用梯度下降算法,更新网络参数,最小化损失函数,实现热传导正问题的求解,并讨论了不同隐藏层数、神经元数量和域内数据点数量对计算结果的影响。最后,采用PINN识别随温度变化的导热系数,利用控制方程、测量温度和计算温度的残差构建损失函数,通过梯度下降算法,更新网络参数和导热系数,使其逼近于精确解,并比较了不同的测点数量和测量误差对计算结果的影响。结果表明,PINN能够有效求解非线性瞬态热传导问题并识别与温度相关的导热系数。
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关键词
反问题
热传导问题
导热系数识别
物理信息神经网络
自动微分算法
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职称材料
题名
基于物理信息神经网络的非线性瞬态热传导正/反问题研究
被引量：
3
1
作者
陈豪龙
唐欣越
柳兆涛
周焕林
机构
合肥工业大学土木与水利工程学院
出处
《重庆大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期124-136,共13页
基金
国家自然科学基金(12002181)
中央高校基本科研业务费(JZ2022HGQA0165,JZ2022HGTB0243)。
文摘
基于物理信息神经网络(physics-informed neuralnetworks,PINN)求解非线性瞬态热传导问题并识别随温度变化的导热系数。首先,基于热传导问题的控制方程,利用初始条件和边界条件,构建损失函数。然后,应用自动微分算法求解控制方程中温度的偏导数。使用梯度下降算法,更新网络参数,最小化损失函数,实现热传导正问题的求解,并讨论了不同隐藏层数、神经元数量和域内数据点数量对计算结果的影响。最后,采用PINN识别随温度变化的导热系数,利用控制方程、测量温度和计算温度的残差构建损失函数,通过梯度下降算法,更新网络参数和导热系数,使其逼近于精确解,并比较了不同的测点数量和测量误差对计算结果的影响。结果表明,PINN能够有效求解非线性瞬态热传导问题并识别与温度相关的导热系数。
关键词
反问题
热传导问题
导热系数识别
物理信息神经网络
自动微分算法
Keywords
inverse problems
heat conduction
thermal conductivity estimation
physics-informed neural networks
automatic differentiation
分类号
O411.1 [理学—理论物理]
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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非线性瞬态热传导正/反问题研究
陈豪龙
唐欣越
柳兆涛
周焕林
《重庆大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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