PINN 结合迁移学习反演空间变化传热系数
原文标题：Generalized PINN-Based Inverse Estimation of Spatially Varying Heat Transfer Coefficients with Transfer Learning
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研究探讨物理信息神经网络（PINN）估计射流冲击冷却中空间变化对流换热系数的广义边界表示与迁移学习。分段线性与神经网络边界估计器在多个雷诺数下评估，迁移学习可将目标训练时间减少 50.59%-84.94%。
- 问题
- 从瞬态内部温度测量反演射流冲击冷却中空间变化的对流换热系数。
- 方法
- 用分段线性与神经网络边界估计器的 PINN，并迁移学习复用源任务训练。
- 结果
- Re=5000 时相对误差约 5%；迁移学习缩短目标训练时间 50.59%-84.94%
- 影响
- 做热仿真反演时，迁移学习可大幅省训练时间，且广义边界表示在高雷诺数下更稳。
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