一种基于物理信息神经网络的水下全回转航行体阻力预测方法与优化系统

本发明属于水下运动阻力测算领域，特别涉及一种基于物理信息神经网络的水下全回转航行体阻力预测方法与优化系统，具体包括如下步骤：S1.模型参数化；S2.几何重构和样本设计；S3.数据集准备；S4.PINNs网络构建；S5.测试网络模型；S6.求解阻力；S7.预测系统精度验证。本发明创新性地超越了传统的纯数据驱动训练模型，该模型通常依赖于大量的船型计算数据来训练近似模型以达到满意的精度。相反，本发明从基本原理出发，引入了物理信息作为损失函数的一部分，实现了一种深层次的数据驱动方法。即使在CFD样本数量有限的情况下，本发明也能通过利用大量的流场信息作为训练和测试集，不仅保证了模型精度，同时也显著减少计算资源。