Ferromagnetic Laminated Cores

Recurrent Neural Network Improves Simulation of Ferromagnetic Cores

研究人员开发了一种循环神经网络（RNN），以提高铁磁叠层铁芯有限元仿真的效率。该方法解决了包含磁滞和涡流的计算挑战，这些挑战显著增加了仿真成本。RNN充当代理模型，可实现与详细仿真相媲美的结果，但计算开销大大降低，使其适用于设计应用。训练好的模型可公开获取，并可集成到现有仿真框架中。