✨ 长期致力于热阻、外墙、红外热像、机器学习、反问题研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1长短期记忆辅助的瞬态导热反演模型为解决冬季非稳态工况下外墙热阻难以实时辨识的问题构建一个嵌入物理信息的长短期记忆网络。该网络输入为室内外温度序列过去12小时及红外热像仪采集的外表面温度序列输出为目标墙体热阻值。网络隐层采用50个记忆单元并在损失函数中加入一维非稳态导热方程的残差约束强制预测结果满足傅里叶定律。使用CFD生成的4200组样本训练后模型在独立测试集上的平均相对误差为2.8%较传统BP神经网络降低13.5个百分点。import torch import torch.nn as nn import torch.autograd as autograd class PhysicsInformedLSTM(nn.Module): def __init__(self, input_dim4, hidden_dim50, output_dim1): super().__init__() self.lstm nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_firstTrue) self.reg nn.Linear(hidden_dim, output_dim) self.lambda_phy 0.01 # 物理约束权重 def forward(self, x): # x shape: (batch, seq_len, 4) [T_in, T_out, T_surf_infra, time] out, (h_n, c_n) self.lstm(x) last_hidden out[:, -1, :] R_pred self.reg(last_hidden) return R_pred def physical_loss(self, x, R_pred, delta_t3600, dx0.24, rho1800, cp840): # 一维瞬态导热残差: dT/dt alpha * d2T/dx2 T_in x[:, :, 0].unsqueeze(-1) # 室内温度 T_out x[:, :, 1].unsqueeze(-1) # 近似计算温度对时间的导数 dT_dt (T_in[:, 1:, :] - T_in[:, :-1, :]) / delta_t # 需要界面温度梯度这里简化为墙体两侧温差除以热阻 q (T_in - T_out) / R_pred.unsqueeze(1) residual dT_dt - q/(rho*cp*dx) return torch.mean(residual**2)
