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针对频域内部声场正反问题的数值模拟，建立了基于物理信息的神经网络架构。与基于数据驱动的神经网络不同，将声学问题的Helmholtz方程及其对应的边界条件引入神经网络，所建立的神经网络算法不仅能够反映训练数据样本的分布规律，而且也遵循由偏微分方程描述的物理定律。考虑到频域声学问题中含有复数部分，建立了两种网络架构，并进行了验证和比较分析。方法无需网格划分和数值积分等繁琐的数值计算过程，可自由地处理不规则区域和非均匀分布情形。数值试验考察了二维和三维复杂几何结构的声学正问题及反问题，结果表明所建立的物理信息神经网络算法具有较高的精确度、收敛性和鲁棒性。
作者：吴国正/王发杰/程隋福/张成鑫
刊名：基础科学; 信息科技
| 器件型号 | 数量 | 器件厂商 | 器件描述 | 数据手册 | ECAD模型 | 风险等级 | 参考价格 | 更多信息 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TJA1051T/CM,118 | 1 | NXP Semiconductors | TJA1051 - High-speed CAN transceiver SOIC 8-Pin |
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$1.02 | 查看 |
| ISO1042BQDWVRQ1 | 1 | Texas Instruments | Automotive, isolated CAN transceiver with 70-V bus fault protection & flexible data rate 8-SOIC -40 to 125 |
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$39.02 | 查看 |
| RTL8211F-CG | 1 | Realtek Semiconductor | Ethernet Transceiver, QCC40, QFN-40 |
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暂无数据 | 查看 |
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