Helmholtz方程反问题的PINNS解法

作者：戴卫杰; 张文^*; 徐会林; 夏贇

来源：赣南师范大学学报, 2022, 43(06): 1-7.

DOI：10.13698/j.cnki.cn36-1346/c.2022.06.001

• Helmholtz方程
• PINNs
• 正反问题
• 参数识别

文章利用基于机器学习的内嵌物理机理神经网络(PINNs)方法求解Helmholtz方程及其参数识别反问题.针对Helmholtz方程正问题，利用自动微分将Helmholtz方程嵌入进深度神经网络损失函数，通过最小化损失函数来优化深度神经网络，得到求解Helmholtz方程算法；针对未知参数p,k2的参数识别反问题，通过附加测量数据，得出了参数p,k2的求解算法；数值算例表明，PINNs方法求解Helmholtz方程及其参数识别反问题的算法是有效的.

• 单位
  赣南师范大学; 东华理工大学