ИИ и сложнейшие проблемы мира · Физика · arXiv · 2026-10-19
PINN-LPCDD: физически информированная нейронная сеть с обучаемой и физически согласованной декомпозицией области для сжимаемых многосредных течений
Оригинальное название: PINN-LPCDD: Physics-Informed Neural Network with Learnable and Physically Consistent Domain Decomposition for Compressible Multi-Medium Flows
Нейронные сети, учитывающие физику (PINN), плохо справляются со сжимаемыми многосредными течениями: им трудно определять положение границ раздела, аппроксимировать разрывы и обрабатывать большие перепады давления между средами с сильно различающейся жёсткостью. Предложенный метод PINN-LPCDD использует метод резкой границы раздела, применяет для каждой среды подсети с обучаемыми параметрами, чтобы автоматически определять положение границы раздела, решает уравнения Эйлера с искусственной вязкостью для ударных волн и использует масштабную инвариантность для работы с большими перепадами давления. Численные эксперименты на задачах воздух–воздух, воздух–гелий, воздух–вода и воздух–R22 показывают приемлемую точность моделирования многосредных течений.