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课程-迁移学习物理信息神经网络用于长时间非线性波传播模拟
被引量：
7
1
作者
郭远
傅卓佳
+2 位作者
闵建
刘肖廷
赵海涛
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期763-773,共11页
由于传统物理信息神经网络(PINN)在长时间模拟时存在计算稳定性差甚至无法获得有效解的难题,文章提出了一种基于课程学习和迁移学习的物理信息神经网络(CTL-PINN),用于长时间非线性波传播模拟.该改进的PINN的主要思想是将原长时间历程...
由于传统物理信息神经网络(PINN)在长时间模拟时存在计算稳定性差甚至无法获得有效解的难题,文章提出了一种基于课程学习和迁移学习的物理信息神经网络(CTL-PINN),用于长时间非线性波传播模拟.该改进的PINN的主要思想是将原长时间历程问题转化成若干个短时间子问题,其求解过程分为3个阶段;在初始阶段,使用传统PINN来获得初始短期子问题的解;在课程学习阶段,使用包含前一步训练信息的传统PINN以时域扩大的方式逐次求解,在迁移学习阶段,使用包含前一步训练信息的传统PINN以时域迁移的方式逐次求解.这种改进的PINN可以避免传统PINN陷入局部最优解的问题.最后通过几个基准算例验证了本文所提出的CTL-PINN方法在模拟长时间非线性波传播过程的有效性和鲁棒性.
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关键词
课程学习
迁移学习
物理信息神经网络
波传播分析
长时间模拟
非线性
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职称材料
题名
课程-迁移学习物理信息神经网络用于长时间非线性波传播模拟
被引量：
7
1
作者
郭远
傅卓佳
闵建
刘肖廷
赵海涛
机构
河海大学力学与材料学院工程与
科学
数值模拟软件中心
中国三峡集团公司科学技术研究院
河海大学土木与交通学院
出处
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期763-773,共11页
基金
国家自然科学基金(12122205,12372196,52325803和U22A20229)
中国长江三峡集团自主科研(NBZZ202200535)资助项目。
文摘
由于传统物理信息神经网络(PINN)在长时间模拟时存在计算稳定性差甚至无法获得有效解的难题,文章提出了一种基于课程学习和迁移学习的物理信息神经网络(CTL-PINN),用于长时间非线性波传播模拟.该改进的PINN的主要思想是将原长时间历程问题转化成若干个短时间子问题,其求解过程分为3个阶段;在初始阶段,使用传统PINN来获得初始短期子问题的解;在课程学习阶段,使用包含前一步训练信息的传统PINN以时域扩大的方式逐次求解,在迁移学习阶段,使用包含前一步训练信息的传统PINN以时域迁移的方式逐次求解.这种改进的PINN可以避免传统PINN陷入局部最优解的问题.最后通过几个基准算例验证了本文所提出的CTL-PINN方法在模拟长时间非线性波传播过程的有效性和鲁棒性.
关键词
课程学习
迁移学习
物理信息神经网络
波传播分析
长时间模拟
非线性
Keywords
curriculum learning
transfer learning
physics-informed neural networks
wave propagation analysis
long time simulation
nonlinearity
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O34 [理学—固体力学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
课程-迁移学习物理信息神经网络用于长时间非线性波传播模拟
郭远
傅卓佳
闵建
刘肖廷
赵海涛
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
7
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