IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Física · arXiv · 2026-10-19
PINN-LPCDD: Rede neural informada pela física com decomposição de domínio aprendível e fisicamente consistente para escoamentos compressíveis multimeio
Título original: PINN-LPCDD: Physics-Informed Neural Network with Learnable and Physically Consistent Domain Decomposition for Compressible Multi-Medium Flows
Redes neurais informadas pela física têm dificuldade com escoamentos compressíveis multimeio, incluindo a localização de interfaces, a aproximação de descontinuidades e o tratamento de altas razões de pressão entre meios com rigidez muito diferente. A PINN-LPCDD proposta integra o método de interface nítida, usa sub-redes com parâmetros aprendíveis para cada meio a fim de aprender automaticamente as posições das interfaces, resolve as equações de Euler com viscosidade artificial para ondas de choque e explora a invariância de escala para altas razões de pressão. Experimentos numéricos em problemas ar-ar, ar-hélio, ar-água e ar-R22 mostram precisão aceitável na simulação de escoamentos multimeio.