【源码】基于PINN的频域Maxwell 3D问题求解项目

项目简介

本项目借助物理信息神经网络（PINN），聚焦于解决频域Maxwell 3D问题，涵盖非均匀电介质和波导腔两个模拟场景。运用多个Python文件搭建起完整的训练、评估和模拟流程，为三维电磁问题提供了解决方案。

项目的主要特性和功能

• 多场景模拟：可对非均匀电介质和波导腔进行模拟。
• 完整流程：包含数据预处理、模型训练、评估等一系列脚本，构成完整处理流程。
• 可视化评估：能通过评估脚本评估模型性能，展示预测结果与真实结果的对比。
• 参数配置：可通过配置文件定义训练和仿真环境所需的各类参数。
• 损失计算：依据Maxwell方程定义损失函数，计算预测值与真实值的差异。
• 训练监控：训练过程中通过回调函数进行时间监控和模型保存。

安装使用步骤

1. 安装依赖：使用MindSpore框架，通过pip进行安装。
2. 数据准备：按照项目要求准备数据，严格遵循项目配置文件设定的数据格式和路径。
3. 模型训练：运行train.py脚本开始模型训练。
4. 模型评估：使用eval.py脚本评估训练好的模型性能。

注意事项

• 确保MindSpore框架版本与项目要求一致。
• 严格按照项目配置文件设定数据格式和路径。
• 训练过程可能消耗大量计算资源，建议在资源充足的机器上运行。

后续工作

• 优化模型结构和参数，提升模型性能。
• 尝试更多物理问题和场景，验证模型泛化能力。
• 对代码进行优化和重构，提高代码可读性和可维护性。

下载地址

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