一种压电半导体器件的多物理场耦合力学行为预测方法

本发明公开了一种压电半导体器件的多物理场耦合力学行为的预测方法，该预测方法通过网格化反演全连接神经网络模型预测多物理场耦合力学行为，在求解压电半导体多场耦合非线性问题中具有显著优势，既能够实现复杂耦合关系的灵活建模，又能应对非线性效应，实现高效优化；同时，通过并行训练物理信息神经网络，在计算问题复杂、计算量大的情况下，减小模型训练过程中的损失函数，使训练出的模型能够更快速地预测问题的近似解，从而提高计算效率和预测的准确性。此外，该预测方法在训练模型的过程中融合了物理定律，使设计模型具有较强的泛化能力，能够在缺乏数据的情况下，提高模型预测结果的精度，增强本发明设计的模型的实际应用价值。