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基于物理信息神经网络的短间隙流注放电模拟

彭长志董旭柱阮江军裴学凯张琛邓永清

高压电器2023，Vol.59Issue(9)：90-97,8.

高压电器2023，Vol.59Issue(9)：90-97,8.DOI:10.13296/j.1001-1609.hva.2023.09.011

基于物理信息神经网络的短间隙流注放电模拟

Short-gap Streamer Discharge Simulation Based on Physics-informed Neural Network

彭长志 ¹董旭柱 ¹阮江军 ¹裴学凯 ¹张琛 ¹邓永清¹

作者信息

1. 武汉大学电网环境保护全国重点实验室,武汉 430072||武汉大学电气与自动化学院,武汉 430072||交直流智能配电网湖北省工程中心,武汉 430072
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摘要

关键词

流注放电/物理信息神经网络/DeepONet算子/深度学习

Key words

streamer discharge/physics-informed neural network(PINN)/deep operator networks(DeepONet)/deep learning

引用本文复制引用

彭长志,董旭柱,阮江军,裴学凯,张琛,邓永清..基于物理信息神经网络的短间隙流注放电模拟[J].高压电器,2023,59(9):90-97,8.

基金项目

国家自然科学基金智能电网联合基金(U2066217) （U2066217）

广西电网公司科技项目资助(GXKJXM20220072). Project Supported by National Natural Science Foundation of China State Grid Corporation Joint Fund for Smart Grid(U2066217)and Science and Technology Project of China Guangxi Power Grid(GXKJXM20220072). （GXKJXM20220072）

高压电器

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1001-1609

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