一种基于极坐标映射的物理信息神经网络电磁场计算方法

本发明涉及电磁多物理场建模技术领域，且公开了一种基于极坐标映射的物理信息神经网络电磁场计算方法，其操作步骤如下：S1、物理模型的建立和有限元求解；S2、将问题转换到极坐标系；S3、构建神经网络结构；S4、动态调整卷积核的策略应对极坐标系的特性；S5、优化损失函数和边界条件；S6、训练神经网络；S7、测试数据的获取；S8、模型精度评估。本方法通过将传统的基于有限差分的物理信息神经网络和极坐标映射方法相结合，提高了问题解决的灵活性与准确性，通过对损失函数和边界条件进行特定设计，引入权重矩阵优化和精确控制Dirichlet、Neumann及周期性边界条件，可以有效增强模型对电磁场问题的预测精度。