基于硬编码物理信息神经网络的奇异偏微分方程求解方法

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基于硬编码物理信息神经网络的奇异偏微分方程求解方法
申请号:CN202411122659
申请日期:2024-08-15
公开号:CN119066307A
公开日期:2024-12-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于硬编码物理信息神经网络的奇异偏微分方程求解方法,涉及偏微分方程求解技术领域,解决了现有的物理信息神经网络对边界层问题的求解精度低的技术问题;本发明基于偏微分方程信息确定方程的计算域和边界条件;通过在计算域内选取采样点,作为神经网络的输入;基于多层感知机的结构设计并建立神经网络;基于方程的边界条件设置边界掩码,并通过边界掩码对边界条件进行硬约束;通过设计方程损失,得到损失函数;通过使用优化算法对物理信息神经网络的权重和偏置参数进行调整,得到目标物理信息神经网络;基于目标物理信息神经网络对偏微分方程进行求解,解决了上述技术问题。
技术关键词
物理 多层感知机 方程 编码 采样点 BFGS算法 采样方法 Adam算法 求解技术 参数 坐标点 非线性 误差 代表 网络 精度
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