Моделирование магнитной гистерезиса при помощи нейронных операторов

Моделирование магнитной гистерезиса – сложная задача в области искусственного интеллекта. Особенно важно оптимизировать производительность магнитных устройств, таких как электрические машины и приводы. Традиционные методы часто не могут обобщиться на новые магнитные поля, что ограничивает их эффективность в реальных приложениях.

Практическое значение

Нейронные операторы, такие как DeepONet и FNO, предлагают более эффективное и точное решение по сравнению с существующими методами. Они обеспечивают более высокую точность и способность к обобщению, что делает их ценным ресурсом для моделирования магнитной гистерезиса.

Решение

Нейронные операторы позволяют обобщаться на новые магнитные поля, что делает их более эффективными по сравнению с традиционными нейронными сетями. Они также демонстрируют высокую точность и способность к обобщению.

Значимость исследования

Это исследование расширяет возможности использования искусственного интеллекта для эффективного моделирования магнитных материалов, что способствует реальному времени вывода и расширяет применение моделирования магнитной гистерезиса.