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Hard-constraint physics-residual network

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  1. TOOL · CL_117730 ·

    新型物理残差网络改进质子交换膜水电解中的氢气渗透预测

    研究人员开发了一种新颖的硬约束物理残差网络（PR-Net），用于预测质子交换膜水电解（PEMWE）中的氢气渗透。该PR-Net将基本物理定律整合为确定性骨干，仅学习未建模非线性效应的残差校正。它在预测准确性和外推能力方面，尤其是在高压下，显著优于传统数据驱动神经网络和软约束物理信息神经网络。