基于物理信息神经网络的爆炸冲击波参数预测方法及系统

本发明公开了一种基于物理信息神经网络的爆炸冲击波参数预测方法及系统,方法包括：通过精细化数值模拟获取敞开空间温压炸药爆炸冲击波超压数据集，并分为训练和验证数据集；把特定场景求解N‑S方程作为物理问题，涉及质量守恒方程、X方向和Y方向的动量守恒方程。构建不少于4层隐藏层、每层不少于100个神经元的神经网络，隐藏层采用Tanh函数，输出层对冲击波压力P、密度ρ使用Softplus函数确保非负性，速度U、V无约束。损失函数包含数据误差项和物理信息误差项，总损失函数由二者按权重相加构成，并设定特定场景边界条件。基于训练结果建立预测模型，尤其在面对复杂流体场景时，该方法能够快速准确预测爆炸冲击波超压场及分布规律。