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PINO

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7月29日
09:24
09:24官方账号arXiv cs.LG@Muhammad Akbar Khan, Fahim Raees, Ubaida Fatima
该论文提出两阶段计算框架,用于热力学排名五种低成本本土墙体材料:泥砖、粘土-稻草土坯、石灰稳定竹板、烧制粘土砖和石灰-泥复合材料。第一阶段用Crank-Nicolson有限差分法模拟1500个周期日解;第二阶段用物理信息神经算子(PINO)学习参数到解的映射,相对L2误差5.14e-4,峰值内表面温度平均绝对误差0.201 K。PINO仅需150个FDM样本即可达到数据驱动FNO用300样本的效果。在名义炎热干燥夏季,粘土-稻草土坯获得最优成本-性能指数。气候扫描显示,在亚环境室外条件下排名反转,烧制粘土砖表现最佳。
论文PINOFNO物理信息神经网络

推荐理由:这篇论文用PINO精确排名五种低成本墙体材料的热性能,数据少时比纯数据驱动方法更准,还能识别不同气候下的最优方案。搞建筑节能的可以看看。
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