一种基于PINN的磁流体系数反演方法

本发明公开了一种基于PINN的磁流体系数反演方法，涉及磁流体参数反演技术领域，解决了现有技术中存在的使用稀疏数据反演参数的准确率较差、物理约束弱、使用少量的边界层附近的数据反演参数困难，以及反演随时间变化的系数具有挑战性的技术问题；本发明根据磁流体方程得到若干数据矩阵；对磁流体方程和若干数据矩阵分别进行预处理，得到归一化磁流体方程和训练数据集；基于归一化磁流体方程和训练数据集训练PINN模型；将PINN模型输出的预测系数与真实系数对比，计算反演误差；本发明通过将物理方程嵌入神经网络，即使在数据稀疏的情况下也能进行有效的参数反演，物理方程提供的约束使得模型对数据数量和质量的依赖性降低。