一种基于PINN-WL的物理场稳定预测方法

本本申请属于电子设备结构设计仿真和人工智能领域，特别涉及一种基于PINN‑WL的物理场稳定预测方法，步骤1:构建一个神经网络模型;步骤2:将物理机理作为正则化项融合到神经网络模型的损失函数中，成为损失函数的机理模型部分，则损失函数包含所述机理模型部分与器本身具有的数据驱动模型部分；步骤3:对神经网络模型进行训练，使用梯度下降的优化算法最小化所述损失函数，以搜索得到最优的参数；本发明通过建立基于PINN‑WL的物理场稳定预测模型，解决了有源相控阵雷达结构设计中物理场仿真稳定性差的问题，且能够保证仿真的精度和效率。