一种基于物理信息约束的长短期记忆网络的数字孪生性能推演模型及其构建方法

本发明属于故障预测技术领域，并具体公开了一种基于物理信息约束的长短期记忆网络的数字孪生性能推演模型及其构建方法，其包括：通过训练集对神经网络模型进行训练，以训练好的神经网络模型作为数字孪生性能推演模型；训练集包括路面物理参数X和路面性能参数Y；神经网络模型中：第一LSTM网络提取参数X的时序特征，得到初步性能参数预测值；自动微分模块采用自动微分技术计算对时间t的偏导数及对参数X的偏导数；第二LSTM网络根据及参数X，得到，根据对进行调整，使其演变符合物理先验知识，实现物理信息约束。本发明可有效提升复杂环境下数字孪生性能推演精度。