AI na Matatizo Magumu ya Ulimwengu · Fizikia · arXiv · 2026-10-19
PINN-LPCDD: Mtandao wa Neva Unaoongozwa na Fizikia wenye Ugawaji wa Kikoa Unaojifunza na Unaolingana Kifizikia kwa Mtiririko wa Vyombo Vingi Vinavyobanwa
Kichwa asilia: PINN-LPCDD: Physics-Informed Neural Network with Learnable and Physically Consistent Domain Decomposition for Compressible Multi-Medium Flows
Mitandao ya neva yenye taarifa za fizikia (PINN) hupata ugumu na mtiririko wa vyombo vingi vinavyobanwa, ikiwemo kubaini mipaka kati ya vyombo, kukadiria kutoendelea kwa vigezo, na kushughulikia uwiano mkubwa wa shinikizo kati ya vyombo vyenye ugumu tofauti sana. PINN-LPCDD inayopendekezwa inajumuisha mbinu ya mpaka mkali, hutumia mitandao midogo yenye vigezo vinavyojifunza kwa kila chombo ili kujifunza nafasi za mipaka kiotomatiki, hutatua milinganyo ya Euler kwa mnato bandia kwa ajili ya mawimbi ya mshtuko, na hutumia kutobadilika kwa kipimo kwa ajili ya uwiano mkubwa wa shinikizo. Majaribio ya kinumeri kwenye matatizo ya hewa-hewa, hewa-heliamu, hewa-maji na hewa-R22 yanaonyesha usahihi unaokubalika katika kuiga mtiririko wa vyombo vingi.