一种基于物理信息神经网络的船舶阻力预报方法及系统

本发明属于船舶性能智能预报技术领域，公开了一种基于物理信息神经网络的船舶阻力预报方法及系统。该方法对船舶在静水中的直航运动进行数值模拟，获取直航运动时流域的压力场与速度场、船舶阻力信息；构建形成总数据集，建立训练集、测试集和验证集；建立融合物理知识的PINN神经网络模型；得到基于物理信息的神经网络模型；生成随机森林模型以及进行训练；利用随机森林模型对基于物理信息的神经网络模型进行双向验证，形成船舶阻力预报的网络模型。本发明有效增加了预报结果在物理层面的可靠性，加快了神经网络模型的训练效率，从而提高了预报效率。