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摘要
针对频域内部声场正反问题的数值模拟，建立基于物理信息的神经网络架构。与基于数据驱动的神经网络不同，将声学问题的Helmholtz方程及其对应的边界条件引入神经网络，所建立的神经网络算法不仅能够反映训练数据样本的分布规律，而且也遵循由偏微分方程描述的物理定律。考虑到频域声学问题中含有复数部分，建立两种网络架构，并进行验证和比较分析。该方法无需网格划分和数值积分等繁琐的数值计算过程，可自由地处理不规则区域和非均匀分布情形。数值实验考察二维和三维复杂几何结构的声学正问题及反问题，结果表明所建立的物理信息神经网络算法具有较高的精确度、收敛性和鲁棒性。
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单位青岛大学; 机电工程学院
