基于物理信息神经网络的内声场有界不确定性分析方法

本发明公开了一种基于物理信息神经网络的结构内声场有界不确定性分析方法，包括：建立物理信息损失函数并建立物理信息驱动神经网络；获取内声场的输入不确定参数取值范围并获取多个参数水平，训练该参数水平下的声压预测模型；获取样本点声压并建立数据集；基于数据集建立数据驱动残差，利用数据驱动残差与物理信息损失函数建立总体损失函数并训练含参物理信息驱动神经网络，获得含参内声场声压预测模型；建立区间模型，利用全局搜索算法与含参内声场声压预测模型获取内声场声压不确定性分布范围。本发明可解决含有不确定参数的结构内声场预测问题，在保证计算精度满足工程需求的前提下，可以有效提高计算效率。