本研究提出一种基于物理知识约束的神经网络（PINN），用于模拟复合材料在固化炉中的热化学演变，并且该网络能有效地求解包括传热和树脂固化动力学等方程组。在 PINN 中，为了解决热传导和树脂固化行为的差异，设计了由两个不连通子网络组成。此外，还采用了一种对 PDE、边界、界面和初始条件自适应调整损失项权重的技术。最后，我们证明了 PINN 可用于实时模拟材料不同厚度和热边界条件下的多种场景，并且可以使用迁移学习来显著减少解决类似问题的训练时间。

Nov, 2020

本篇论文提出了一种基于物理知识的神经网络（PINN）方法来监测柴油发动机的健康状况，并考虑将深度神经网络（DNN）与 PINN 模型相结合，以更好地适应柴油发动机的状态。

Apr, 2023

本文通过研究物理信息驱动的神经网络（PINNs）来编码控制方程，并评估其在两个不同系统的实验数据上的表现。我们发现，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下胜过了等效的无信息神经网络（NNs），在 10 个线性间隔和 10 个均匀分布的随机训练点上的准确度分别提高了 18 倍和 6 倍。在使用来自实验的真实数据进行类似测试的情况下，PINNs 相对于 NNs 的准确度提高了 9.3 倍和 9.1 倍，分别对应于 67 个线性间隔和均匀分布的随机点。此外，我们还研究了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择 FPGA 作为部署计算的基板。鉴于此，我们使用了一台 PYNQ-Z1 FPGA 进行实验，并找出了与时间相干感知和空间数据对齐相关的问题。根据提出的系统架构和方法，我们讨论了从这项工作中获得的见解，并列出了未来工作计划。

Jan, 2024

研究通过使用多种案例的 Physics-Informed Neural Networks (PINNs) 方法来计算生物医学管道流体动力学，并探讨网络架构、特定管道和正则化策略以优化计算结果。

Sep, 2023

本文回顾了在流体力学问题中使用基于物理学的神经网络（PINNs）的方法，将数据和数学模型无缝集成。该方法可以用于求解涉及三维尾流、超音速流和生物流动等方面的逆向问题。

May, 2021

通过物理学信息神经网络配置的部分微分方程与数据驱动神经网络相结合的高效时空模型，改进了对变压器绕组温度和老化估计的预测准确性和获得时空分辨率，进而推断了时空变压器老化模型，帮助变压器健康管理决策，并提供了关于变压器绝缘体的局部热老化现象的见解。

May, 2024

结合机器学习和物理原理，利用少量标记数据，成功预测了 3D 金属添加制造中的温度和熔池动态。

Jul, 2020

化学工程中，使用物理信息的神经网络模型可以有效地进行过程建模，尤其对于缺乏实验数据和部分未知机理描述的情况下，其推断未测状态的准确性较高且泛化能力强，可作为一种有前景的研究方向进行深入探究。

Jun, 2024

该研究首次利用物理信息神经网络（PINNs）方法预测压缩器叶片的流场，通过在正向和反向问题中融入 Navier-Stokes 方程，在正向问题中，相比深度神经网络（DNNs），PINNs 能更精确地预测流场，且在无部分边界条件的反向问题中，PINNs 比传统的 CFD 方法表现出明显优势，能仅依靠部分速度向量和壁压力信息成功重构压缩器叶片的流场，证明了 PINNs 作为一种有潜力的替代方法能提供给涡轮机械设计师更高的准确性。

Jul, 2023

我们提出了一种使用混合的量子物理信息神经网络的方法，模拟了三维 Y 形混合器中的层流流体，该方法结合了量子模型的表达力和 PINN 的灵活性，与纯经典神经网络相比，精度提高了 21％。

Apr, 2023