文件名称：PINN-laminar-flow:物理信息神经网络，用于解决流体动力学问题
文件大小：4.69MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 04:55:23
machine-learning physics-simulation fluid-dynamics pinn Python
PINN层流 物理信息神经网络（PINN），用于解决流体动力学问题 参考纸 此回购包括论文中混合形式的物理信息神经网络的实现： 本文已由TAML发布，有权访问Elsevier数据库的人员可以访问以获取适用于照相机的版本。 每个文件夹的说明 FluentReferenceMu002 ：Ansys Fluent的参考解决方案，可实现稳定的流量； PINN_steady ：用PINN实现稳定流； PINN_unsteady ：用PINN实现非恒定流； 结果概述 穿过圆柱体的稳定流（左：物理信息神经网络；右：Ansys Fluent。） 穿过圆柱体的瞬态流（基于物理的神经网络结果） 笔记 这些实现是在TensorFlow 1.10.0的GPU版本上开发和测试的。
【文件预览】：
PINN-laminar-flow-master
----PINN_unsteady()
--------uvNN.pickle(62KB)
--------TransientFlowCylinder.py(23KB)
--------uvp_animation.gif(4.37MB)
----PINN_steady()
--------uvNN.pickle(47KB)
--------SteadyFlowCylinder_mixed.py(21KB)
--------uvp.png(1.01MB)
----README.md(1KB)
----FluentReferenceMu002()
--------FluentSol.mat(756KB)