用于求解约束机械多体系统高指标微分代数方程的神经网络构建方法及系统

本申请公开了一种用于求解高指标微分代数方程的神经网络构建方法及系统，通过预处理方程、构建物理信息神经网络模型、定义损失函数、设置训练参数和数据、以及使用L‑BFGS算法进行迭代训练，实现高指标微分代数方程的高效精确求解，最后，使用训练好的神经网络模型对受约束机械臂系统的微分代数方程进行求解，通过在定义域内均匀选取变量值并输入到训练好的模型中，从而获得系统的解，此外，还将神经网络的预测解与实际解进行对比分析，以测试和优化模型的性能，通过这种方式，可以高效且精确地解决受约束机械臂系统中的非线性高指标微分代数方程问题。