【亲测免费】 PINN层流物理信息神经网络：解决流体动力学问题

本仓库提供了一个资源文件，名为“PINN-laminar-flow: 物理信息神经网络，用于解决流体动力学问题”。该资源文件详细介绍了如何使用物理信息神经网络（PINN）来解决流体动力学中的层流问题。

资源文件描述

本仓库包含了一个基于物理信息神经网络（PINN）的实现，用于解决流体动力学中的层流问题。该实现参考了一篇已发表的论文，该论文详细描述了混合形式的物理信息神经网络的应用。有权访问Elsevier数据库的人员可以获取该论文的完整版本。

文件夹说明

• FluentReferenceMu002: 该文件夹包含了使用Ansys Fluent软件生成的参考解决方案，用于实现稳定的流体流动。
• PINN_steady: 该文件夹包含了使用PINN实现的稳定流体流动的代码和结果。
• PINN_unsteady: 该文件夹包含了使用PINN实现的非恒定流体流动的代码和结果。

结果概述

• 稳定流: 穿过圆柱体的稳定流结果对比（左：物理信息神经网络；右：Ansys Fluent）。
• 瞬态流: 基于物理信息神经网络的瞬态流结果。

笔记

这些实现是在TensorFlow 1.10.0的GPU版本上开发和测试的。请确保您的环境配置与该版本兼容，以确保代码的正确运行。

通过本仓库，您可以深入了解如何使用物理信息神经网络来解决复杂的流体动力学问题，并将其结果与传统的数值模拟方法进行对比。