一种基于调节因子优化的PINNs高雷诺数流场求解方法

本发明公开一种基于调节因子优化的PINNs高雷诺数流场求解方法，方案包括：首先构建物理模型，一方面依据堆芯棒束通道实际情况构建几何模型，另一方面建立包含连续性、动量守恒和能量守恒方程的流体力学模型。接着获取数据集，可通过实验测量与数值模拟，实验数据经预处理后与模拟数据整合。随后训练物理信息神经网络，设计特定输入输出的神经网络模型，并引入调节因子平衡物理方程和数据之间的差异，构建含内部数据点、边界数据点和方程损失的综合损失函数，利用训练数据集训练网络直至收敛。最后，用训练好的神经网络求解流场，输出速度场、压力场和温度场的预测值，实现对堆芯高雷诺数流场的求解。