基于物理信息神经网络获取C/C复合材料烧蚀形貌的方法

本发明公开了一种基于物理信息神经网络获取C/C复合材料烧蚀形貌的方法，涉及航空航天领域，包括以下步骤：将C/C复合材料三维空间模型在笛卡尔坐标系下的坐标数据、烧蚀时间、无量纲参数Sh和无量纲参数A作为预训练的多层感知机网络的输入，通过预训练的多层感知机网络输出氧气摩尔浓度和固体体积分数；通过多层感知机网络输出的氧气摩尔浓度和固体体积分数求解气体相扩散方程和固体相演化方程，得到C/C复合材料烧蚀形貌。本方法能够高效、准确地求解气固耦合方程，克服传统数值方法的局限性，以较低的计算成本精确获取C/C复合材料在气固耦合作用下的烧蚀形貌，为C/C复合材料在航空航天等领域的应用提供有力的理论支持和技术保障。