基于物理信息神经网络的发动机充气效率虚拟感知方法

本发明公开了一种基于物理信息神经网络的发动机充气效率虚拟感知方法，包括以下步骤：步骤1，构建基于简化物理学第一定律的物理模型；步骤2，构建用于发动机充气效率估计的前馈神经网络模型FNN；步骤3，先训练物理模型，将其参数固定后，进一步训练前馈神经网络模型FNN；步骤4，结合物理模型和前馈神经网络模型FNN构成物理信息神经网络PDM；步骤5，利用物理损失和数据损失的综合损失函数训练前馈神经网络模型FNN的参数，实现物理模型与前馈神经网络模型FNN的融合，得到训练后的物理信息神经网络PDM；步骤6，应用训练后的物理信息神经网络PDM预测发动机在不同运行条件下的充气效率。本发明可有效提高发动机充气效率的预测精度。