【源码】基于PINN框架的3D电磁波模拟项目

项目简介

本项目基于PINN（Physics-Informed Neural Networks）框架，致力于解决频域Maxwell3D问题。PINN将深度学习与物理模型相结合，借助神经网络学习物理方程，无需额外数据就能模拟复杂物理现象。项目包含两个子项目，分别模拟非均匀介质平板和均匀介质波导腔的电磁波传播。

项目的主要特性和功能

1. 模型训练：运用PINN框架，通过训练神经网络学习Maxwell方程，模拟电磁波在介质中的传播。
2. 配置灵活：用户可通过配置文件调整模型参数，如迭代次数、学习率、网络结构等。
3. 可视化：提供可视化工具，展示电磁场分布和进行模型性能评估。
4. 数据预处理：包含数据预处理函数，用于准备训练和测试数据集。
5. 损失函数：定义损失函数，衡量模型预测与实际物理现象之间的差异。

安装使用步骤

1. 确保已安装Python，并安装MindSpore深度学习框架。
2. 根据需求，修改配置文件中的参数。
3. 运行train.py脚本，开始模型训练。
4. 运行eval.py脚本，评估模型性能并可视化结果。

下载地址

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