针对一般动力学方程，提出了一种用于求解具有任意非齐次项动力学方程的对偶神经网络精细积分算法。在时间域内，对动力学非齐次方程求解中涉及到的积分运算，选用一组神经网络同时逼近被积函数和原函数，然后通过牛顿莱布尼茨公式实现积分项的求解。该方法利用神经网络的函数拟合优势，具有对时间步长不敏感，不需要对矩阵求逆，不对非齐次项进行假设等优点。通过算例与精细积分法、威尔逊-θ、广义精细积分法等方法进行比较，计算结果表明该方法精度较高、适用范围广。
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