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Modeling and Control of Underwater Vehicles Based on Physics-Informed Neural Networks
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内容提要
本研究提出了一种物理信息神经网络控制框架（PINC），旨在提升水下车辆建模的数据效率和泛化能力。该框架通过结合初始状态、控制动作和时间输入，实现物理一致的状态过渡，验证结果显示其在长时间预测中的准确性显著优于非物理信息方法。
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关键要点
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本研究提出了一种物理信息神经网络控制框架（PINC）。
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该框架旨在提升水下车辆建模的数据效率和泛化能力。
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PINC通过结合初始状态、控制动作和时间输入，实现物理一致的状态过渡。
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验证结果显示PINC在长时间预测中的准确性显著优于非物理信息方法。
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