一種基于深度學(xué)習(xí)的變邊界條件實(shí)時(shí)物理場(chǎng)仿真方法,屬于人工智能與科學(xué)計(jì)算交叉領(lǐng)域,針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)無(wú)法在邊界條件動(dòng)態(tài)變化時(shí)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)仿真的瓶頸,提出通過(guò)一次離線訓(xùn)練構(gòu)建與具體邊界條件解耦的通用仿真模型。對(duì)于線性場(chǎng),通過(guò)物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)離線訓(xùn)練基...