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摘要
本发明公开基于物理信息神经网络的偏微分方程求解方法及系统,通过步骤一：从计算区域内抽取残差点坐标；并抽取边界处的边界点坐标；步骤二：利用神经网络对抽取的残差点坐标以及边界点坐标进行计算,输出数据流；步骤三：对残差点数据流关于残差点坐标进行计算；步骤四：利用残差点数据流以及计算结果组建控制方程；步骤五：输入控制方程构成残差网络,通过将输入残差点坐标输入到残差网络得到控制方程残差；步骤六：利用控制方程残差设计控制方程损失；通过计算边界点数据流得到边界条件损失；步骤七：根据控制方程损失和边界条件损失,通过优化,对物理信息进行模拟。除可预测计算区域内的速度、压力和温度之外,还可以预测应力和热流。
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