快速预测粗糙表面润滑
用物理信息神经网络替代传统数值方法，在宽偏心率范围内快速预测粗糙表面轴承的润滑特性，计算效率显著提升。
Huiguang, Ding · 吕芳蕊 · Xuan, Chen · Jiao, Wang · 邹冬林 · 田佳彬 · 高庚员
Physics of Fluids 2026
物理信息神经网络方法避免了传统数值方法中复杂的网格生成和迭代求解过程，因此能够快速预测润滑特性。
该方法将扩展的PINN与混合驱动PINN相结合，实现了从常规偏心率到极高偏心率范围内的润滑性能预测。
模型的预测结果与实验数据以及有限差分法结果进行了对比验证，表明其具有较高的预测精度。