基于物理感知神经网络的参数化工程湍流求解器 PT-PINNs

本研究解决了物理感知神经网络（PINNs）在工程湍流优化中面临的数据需求高和计算准确性低的问题。提出了一种新的框架PT-PINNs，通过软约束方法和基于流量守恒的预训练方法，提高了湍流问题的求解能力。实验表明，PT-PINNs的预测结果与实验数据和传统CFD结果高度一致，同时在计算效率上显著优于传统CFD方法。