基于物理信息神经网络的流体力学方程求解方法

本发明公开了基于物理信息神经网络的流体力学方程求解方法，涉及流体力学技术领域。为了解决现有技术需大量训练数据，未嵌入物理信息，预测不符合物理规律，难泛化，样本生成耗资源的问题；本发明通过物理信息神经网络求解流体力学方程，确保了模型训练的物理一致性和预测精度，确立了流体运动和热传输的数学描述，为神经网络提供了准确的输入，损失函数的定义结合了流体力学的基本物理定律，保障了模型输出的可靠性，训练与优化过程有效指导了神经网络的学习，提高了求解效率，数值验证与预测步骤结合了高精度数值模拟与神经网络的预测能力，既保证了求解的精度，又提升了在未采样区域预测的效率，为流体力学研究提供了高效、精确的工具。