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摘要:基于物理信息神经网络(physics-informed neuralnetworks,PINN)求解非线性瞬态热传导问题并识别随温度变化的导热系数。首先,基于热传导问题的控制方程,利用初始条件和边界条件,构建损失函数。然后,应用自动微分算法求解控制方程中温度的偏导数。使用梯度下降算法,更新网络参数,最小化损失函数,实现热传导正问题的求解,并讨论了不同隐藏层数、神经元数量和域内数据点数量对计算结果的影响。(剩余11274字)
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基于物理信息神经网络的非线性瞬态热传导正/反问题研究
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