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实体 Manuel Dahmen

Manuel Dahmen

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  1. RESEARCH · CL_06880 ·

    物理信息神经网络估算液液分离相高度

    研究人员开发了一个利用物理信息神经网络（PINNs）估算液液分离过程中密集堆积区高度的新颖框架。该方法将预先在合成数据和简化的机械模型上训练的PINN与现成的体积流量测量相结合。然后，该系统使用有限的实验数据进行微调，并集成到扩展卡尔曼滤波器中，以实现无需直接测量即可进行准确的实时相高度跟踪。