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：13

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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。 展开更多

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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参数化物理内嵌神经网络求解稳态单能中子扩散解集 被引量：1

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作者 谢宇辰 马宇 王亚辉 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1242-1249,共8页

物理内嵌神经网络(PINN)是一种结合了物理学知识的深度学习方法,近年开始被用于计算核工程领域中的堆芯中子问题。然而,PINN在求解不同问题时的网络不可复用性极大地影响了该方法的使用价值和效率。为了解决网络不可复用性问题,提出了... 物理内嵌神经网络(PINN)是一种结合了物理学知识的深度学习方法,近年开始被用于计算核工程领域中的堆芯中子问题。然而,PINN在求解不同问题时的网络不可复用性极大地影响了该方法的使用价值和效率。为了解决网络不可复用性问题,提出了一种基于参数化PINN的方法,开发了一种新型的中子扩散物理方程的代理模型。该代理模型具有很高的灵活性和效率,可以在无样本的前提下,快速给出任意给定参数中子扩散问题的解。此外,比较了边界软约束和硬约束下参数化PINN的代理模型预测精度。最后,验证了硬约束PINN代理模型相较于有限元计算软件的加速能力。结果表明,硬约束下的PINN代理模型具有更高的预测精度,且加速比在1000以上。 展开更多

关键词 物理内嵌神经网络 中子扩散 代理模型

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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

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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。 展开更多

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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基于神经网络的三阶拉曼放大光传输系统建模

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作者 陈佟 邓黎 +5 位作者 王谦 郭小溪 徐健 龙函 黄超 黄丽艳 《光通信研究》 北大核心 2025年第5期21-26,共6页

【目的】三阶分布式拉曼放大器(DRA)是目前长距离无中继传输中的光放大前沿技术,与一阶和二阶DRA传输相比,其在传输过程中能实现更优的增益与噪声特性,但传输过程也更为复杂。然而目前对三阶DRA的建模多基于拉曼功率耦合方程,其需要数... 【目的】三阶分布式拉曼放大器(DRA)是目前长距离无中继传输中的光放大前沿技术,与一阶和二阶DRA传输相比,其在传输过程中能实现更优的增益与噪声特性,但传输过程也更为复杂。然而目前对三阶DRA的建模多基于拉曼功率耦合方程,其需要数值方法求解,计算相对复杂。运算量小的建模方法则基于数据驱动型机器学习,需要庞大的数据量,且泛化能力较差。为此需要新的建模方法,在保证模型精度的前提下提升运算速度。【方法】文章提出了一种基于内嵌物理知识型神经网络(PINN)的方案对三阶拉曼放大光传输系统进行建模。该方案能结合数值方法和数据驱动型机器学习的优点,将微分方程的求解转化为优化问题,通过将微分方程以及边界条件等约束作为损失函数,实现神经网络的训练,使得模型兼顾计算的精度与复杂度。【结果】文章搭建了一个120 km的C波段47信道的三阶拉曼放大光纤传输系统,并分别采用数值方法和所提的PINN对系统进行功率预测,结果表明,PINN预测的信号功率与传统的数值方法偏差小于0.19 dB,预测的泵浦光功率则几乎无误差,而运算次数则降低了一个数量级。【结论】PINN能准确预测三阶拉曼放大光传输系统中泵浦光与信号光的功率演化,且相比数值方法显著降低了计算复杂度。 展开更多

关键词 无中继传输 分布式拉曼放大器 三阶拉曼放大器 内嵌物理知识型神经网络 机器学习

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基于内嵌物理机理神经网络的热传导方程的正问题及逆问题求解 被引量：17

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作者 赵暾 周宇 +1 位作者 程艳青 钱炜祺 《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期19-26,共8页

建立了一种基于内嵌物理机理神经网络(PINN)的热传导方程的正问题及逆问题求解方法。该方法利用自动微分技术将一维热传导方程嵌入到深度网络的损失函数中,通过以损失函数最小为目标来优化深度网络,求解一维热传导方程以及对方程中的未... 建立了一种基于内嵌物理机理神经网络(PINN)的热传导方程的正问题及逆问题求解方法。该方法利用自动微分技术将一维热传导方程嵌入到深度网络的损失函数中,通过以损失函数最小为目标来优化深度网络,求解一维热传导方程以及对方程中的未知导热系数进行辨识。随后,分析了基于PINN求解正问题的收敛精度以及参数辨识的鲁棒性,并得出以下结论:在给定网络结构的情况下,基于PINN求解一维热传导方程的收敛误差在样本点数较少时主要由采样误差主导,而当样本点数较多时,收敛误差由优化误差主导;由于损失函数中包含了方程相关的正则化项,以及采用了自动微分技术,因此,基于PINN的参数辨识方法噪声标签数据具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 基于内嵌物理机理神经网络 热传导方程 正问题及逆问题 收敛精度 鲁棒性

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基于内嵌物理约束神经网络模型的航空发动机数字工程模型 被引量：5

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作者 林志富 肖洪 +1 位作者 王占学 张晓博 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期49-60,共12页

基于数字化模型的航空发动机故障诊断与健康管理系统是航空发动机数字化智能化的重要应用,用于航空发动机状态监测和性能预估的数字化模型是健康管理系统的核心之一。本文给出了一种融合航空发动机领域知识与神经网络模型的策略,构建了... 基于数字化模型的航空发动机故障诊断与健康管理系统是航空发动机数字化智能化的重要应用,用于航空发动机状态监测和性能预估的数字化模型是健康管理系统的核心之一。本文给出了一种融合航空发动机领域知识与神经网络模型的策略,构建了内嵌物理约束的神经网络架构,基于该架构建立了用于航空发动机推力预估的数字模型。此外,给出了一种特征筛选方式,并利用不同数据集对模型进行了验证。计算结果表明:数字模型推力预估的平均相对误差和峰值相对误差均小于常规神经网络模型。在一定的模型规模下,基于架构的数字模型的峰值相对误差仅为常规神经网络模型的1/4。通过物理约束,克服了数据驱动模型对大数据的依赖,指导了神经网络层的超参数设置。 展开更多

关键词 航空发动机 数字工程模型 内嵌物理约束神经网络 性能参数预估 特征处理

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物理知识引导下覆冰迭代自迁移预测

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作者 王振国 李特 +3 位作者 郑文哲 王燕 侯慧 林湘宁 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第20期95-105,共11页

高影响覆冰事件对电力系统的稳定运行构成威胁。然而,在小样本场景下,传统的物理知识引导和数据模型驱动的预测效果欠佳。因此,将物理信息神经网络(physics-informed neural network,PINN)与自迁移学习(self-transfer learning,STL)融合... 高影响覆冰事件对电力系统的稳定运行构成威胁。然而,在小样本场景下,传统的物理知识引导和数据模型驱动的预测效果欠佳。因此,将物理信息神经网络(physics-informed neural network,PINN)与自迁移学习(self-transfer learning,STL)融合,提出一种物理知识引导下覆冰迭代自迁移(physics knowledge guided iterative self-transfer learning,PKG-ISTL)模型。首先,将数据划分为源域及目标域,构建包含空间、特征与时间维度的三维张量,实现滑动窗口覆冰预测。其次,将PINN与STL融合搭建模型。在源域分支,训练具备物理知识的PINN指导模型。在自迁移分支,应用多核最大均值差异进行域自适应处理。在目标域分支,运用知识蒸馏将专家模型中的物理知识自迁移至受训模型。最后,利用广西某区段多个输电线路的历史覆冰数据进行算例仿真,并通过可解释性分析,揭示气象、力学、线路及覆冰因素等对线路覆冰的影响程度。结果表明,相比传统数据模型驱动,PKG-ISTL模型预测精度提升47.69%,验证了其在小样本场景的有效性。 展开更多

关键词 覆冰预测 物理信息神经网络 自迁移学习 知识蒸馏 三维张量

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基于神经网络的液压打桩锤代理模型生成技术研究

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作者 刘亚俊 陈文 +4 位作者 曾俊峰 庞国达 庞炬东 魏智健 陆扬 《机床与液压》 2025年第21期193-199,共7页

不同液压桩锤控制参数下,桩锤液压效率存在巨大差异。针对液压打桩锤作业过程进行施工过程控制参数的优化,对提升桩机能源利用率具有重要意义。然而机载设备算力受限,为了在算力约束条件下快速且低成本获取施工控制参数与液压效率仿真结... 不同液压桩锤控制参数下,桩锤液压效率存在巨大差异。针对液压打桩锤作业过程进行施工过程控制参数的优化,对提升桩机能源利用率具有重要意义。然而机载设备算力受限,为了在算力约束条件下快速且低成本获取施工控制参数与液压效率仿真结果,利用液压打桩施工过程的历史数据对预测结果进行校正,提出一种基于神经网络的代理模型——PISMN。对液压打桩锤能量转换效率进行研究,确定其施工过程控制参数为液压系统输入功率、提锤等待时间、提锤高度。建立液压桩锤数字模型,使用神经网络拟合仿真软件计算结果,可大幅降低预测过程的计算成本。基于现有物理知识内嵌神经网络理论,提出使用不等式构建物理知识内嵌神经网络,并基于该方法构建面向液压打桩锤仿真过程的PISMN代理模型。经验证,该方法可对代理模型的输出进行约束,提高训练过程的稳定性,与其他算法相比,预测偏差中位数和均值精度提升超过54.4%,表明可用该代理模型计算结果近似仿真模型的输出结果。该研究为降低液压桩锤能量损耗、提高液压桩锤自动化作业水平,并推进无人化液压打桩锤相关研究提供一种解决方案。 展开更多

关键词 液压打桩锤 代理模型 物理知识内嵌神经网络

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数据与物理信息混合驱动的固定床吸附穿透深度学习模型 被引量：1

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作者 吴选军 王超 +1 位作者 曹子健 蔡卫权 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期1145-1160,共16页

提出一种基于数据与物理信息混合驱动的固定床吸附穿透深度学习模型(PINN_MOD),采用基于残差自适应网格加密策略联合惩罚因子增强外部数据约束方法,通过最小化损失函数逐步调整神经网络参数逼近固定床双组分气体动态吸附过程偏微分方程(... 提出一种基于数据与物理信息混合驱动的固定床吸附穿透深度学习模型(PINN_MOD),采用基于残差自适应网格加密策略联合惩罚因子增强外部数据约束方法,通过最小化损失函数逐步调整神经网络参数逼近固定床双组分气体动态吸附过程偏微分方程(PDE)的解。嵌入物理信息神经网络(PINN)模型可以高保真地求解一维单组分对流-扩散模型和一维单组分固定床吸附模型PDE的正向解和逆向解,但在求解长时间尺度一维双组分固定床吸附模型PDE时存在收敛困难。利用传统有限差分方法(FDM)首先计算一维双组分固定床吸附穿透PDE问题,然后将FDM模拟获得的时空区域内组分浓度数据作为外部约束,联合PINN模型一起求解一维双组分固定床吸附穿透PDE。以填充CALF-20和UTSA-16两种MOF材料的固定床吸附CO_(2)/N_(2)(摩尔比30∶70)混合物为例,采用PINN_MOD模型计算出组分CO_(2)固定床出口穿透曲线,能够较好地复制FDM计算结果,证实了该模型仅依赖于少量外部数据就能有效地获得PDE高保真解。PINN_MOD模型有望在开发面向气体分离应用的新型金属有机骨架(MOF)材料吸附剂方面发挥重要作用。 展开更多

关键词 内嵌物理信息神经网络 有限差分方法 固定床吸附 穿透曲线 对流-扩散模型 偏微分方程

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深度学习在边界层流动稳定性分析中的应用 被引量：1

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作者 樊佳坤 姚方舟 +3 位作者 黄江涛 徐家宽 乔磊 白俊强 《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期30-46,共17页

基于线性稳定性理论(linear stability theory,LST)的e^(N)方法是边界层转捩预测中比较可靠的方法之一。为了将传统LST特征值问题的求解过程大幅度简化和自动化,使用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在边界层相似性解的... 基于线性稳定性理论(linear stability theory,LST)的e^(N)方法是边界层转捩预测中比较可靠的方法之一。为了将传统LST特征值问题的求解过程大幅度简化和自动化,使用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在边界层相似性解的LST分析样本集上进行训练,针对流向和横流不稳定性,分别在自然层流翼型和无限展长后掠翼上预测扰动的当地增长率、N因子和转捩位置,结果与标准LST一致性良好;验证了CNN可以将边界层剖面速度型导数信息编码为满足伽利略不变性的标量特征,在翼型边界层中起到了表征压力梯度的作用,在后掠翼边界层中起到了表征横流强度的作用;在CNN对LST特征值预测的基础上,以LST控制方程、边界条件和平凡解惩罚项构造总损失函数来训练内嵌物理信息神经网络(physics-informed neural network,PINN),实现了在不依赖样本的情况下对LST特征函数的准确预测,结果表明PINN可以为LST的特征函数问题提供有效的建模方法。 展开更多

关键词 线性稳定性理论 e^(N)方法 卷积神经网络 内嵌物理信息神经网络 流向不稳定性 横流不稳定性

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基于PINN模型的导弹气动特性快速预测技术 被引量：3

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作者 蔺佳哲 周岭 +2 位作者 武频 袁雯琰 周铸 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期2669-2678,共10页

随着内嵌物理机理神经网络(PINN)模型的兴起,PINN模型开始应用于许多学科领域。为了实现导弹气动特性的快速预测,借助工程算法,构建了导弹气动数据集,以此训练导弹气动特性预测模型,包含基于多任务学习的神经网络(MTLNN)模型及在MTLNN... 随着内嵌物理机理神经网络(PINN)模型的兴起,PINN模型开始应用于许多学科领域。为了实现导弹气动特性的快速预测,借助工程算法,构建了导弹气动数据集,以此训练导弹气动特性预测模型,包含基于多任务学习的神经网络(MTLNN)模型及在MTLNN模型基础上内嵌物理知识的PINN模型。数值模拟通过选取测试集,对比了MTLNN模型和PINN模型的预测效果,结果表明:PINN模型的预测精度较高,且基本控制在1%以内。探究PINN模型的泛化能力,测试集选取导弹气动数据集包络范围之外的数据,PINN模型预测精度仍然高于MTLNN模型。由于PINN模型引入了气动特性参数之间的物理机理,模型对训练样本数量的依赖程度降低,可以进一步节约数据获取成本,为导弹优化设计提供有力工具。 展开更多

关键词 内嵌物理机理神经网络 导弹 气动特性 快速预测 数据驱动

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基于PINN的复合材料自动铺放轨迹整体规划 被引量：2

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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。 展开更多

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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