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摘要：本发明公开了基于改进物理信息神经网络的稳态磁流体方程求解方法，涉及磁流体方程求解技术领域，解决了现有技术难以对MHD方程进行拟合以及难以解决边界层问题，导致现有技术对稳态磁流体方程进行求解的效率和准确性不高的技术问题；本发明通过对稳态磁流体方程进行预处理，得到待求解方程；设置PINN模型的网络结构；对待求解方程的边界条件添加硬约束；PINN模型通过预训练策略对待求解方程进行求解，得到预测解。本发明通过采用预训练策略，依次从小到大设置PINN模型的参数ε1进行迭代训练，解决了PINN模型训练过程中难以对稳态磁流体方程进行拟合的问题，有利于提高对稳态磁流体方程进行求解的效率和准确性。
主权项：1.基于改进物理信息神经网络的稳态磁流体方程求解方法，其特征在于，S1：对稳态磁流体方程进行预处理，得到待求解方程；S2：设置PINN模型的网络结构；S3：对待求解方程的边界条件添加硬约束；S4：PINN模型通过预训练策略对待求解方程进行求解，得到预测解。
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百度查询： 安徽工业大学 基于改进物理信息神经网络的稳态磁流体方程求解方法
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