深度坐标变换网络增强的偏微分方程神经网络求解方法

本发明提供一种深度坐标变换网络增强的偏微分方程神经网络求解方法，涉及应用数学和计算物理技术领域，该方法为利用网格生成工具，生成目标计算区域或外形的计算网格；基于生成的计算网格，对深度坐标变换网络进行训练，得到训练好的深度坐标变换网络；将训练好的深度坐标变换网络作为预处理模块，嵌入神经网络求解器中，得到嵌入后的神经网络求解器；利用嵌入后的神经网络求解器，对偏微分方程进行求解，得到求解增强结果，完成神经网络偏微分方程的求解增强。本发明解决了处理复杂几何结构和多尺度流动特征时的局部建模表达能力不足的问题。