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基于可训练频率的傅里叶特征网络的多尺度润滑仿真
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。结果显示，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下的准确度提高了18倍和6倍。在使用实验数据进行测试时，准确度分别提高了9.3倍和9.1倍。研究还探讨了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择了FPGA作为部署计算的基板。未来工作计划也被列出。
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关键要点
- 研究物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。
- 在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下的准确度提高了18倍和6倍。
- 使用实验数据进行测试时，PINNs 的准确度分别提高了9.3倍和9.1倍。
- 探讨了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性。
- 选择FPGA作为部署计算的基板，使用PYNQ-Z1 FPGA进行实验。
- 识别了与时间相干感知和空间数据对齐相关的问题。
- 讨论了从研究中获得的见解，并列出了未来工作计划。
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