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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明属于流体力学机理模型技术领域，具体涉及一种基于MAML与PINN的流体力学机理模型求解方法，包括以下步骤：S1:对于元模型的创建与训练；S2:在求解引擎中对于元模型的应用。通过在Modelica仿真求解引擎中引入MAML元学习算法，增强了引擎的小样本学习能力，能够通过少量样本和少量轮次的训练即可实现人工智能引擎对于新工况任务的适应能力，减少了数值引擎的计算工作量，提升了求解效率。本发明解决了传统PINN在求解Modelica流体模型时对于初始化参数不能快速适应的问题，不仅增强了求解过程的物理可解释性，同时也提升了仿真引擎在求解变工况模型时的泛化能力。
主权项：1.一种基于MAML与PINN的流体力学机理模型求解方法，其特征在于:包括以下步骤：S1:对于元模型的创建与训练；S2:在求解引擎中对于元模型的应用。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 基于MAML与PINN的流体力学机理模型求解方法
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