基于有限元方法的神经网络用于求解不可压缩流体流动及相关反问题

本研究针对使用偏微分方程进行技术系统数值模拟和优化过程中的计算成本问题，提出了一种将神经网络与有限元法相结合的新方法。通过在神经网络训练中最小化经预条件器修正的方程剩余，显著提高了模型的训练效率及准确性，并成功应用于相关的反问题。