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A new method to solve the Reynolds equation including mass-conserving cavitation by physics informed neural networks(PINNs)with both soft and hard constraints

引用

Friction 2024年第6期12卷 1165-1175页

作者： Yinhu XI Jinhui DENG Yiling LI School of Mechanical Engineering Anhui University of Science and TechnologyHuainan 232001China Ericsson AB Datalinjen 3Linköping 58330Sweden

In this work,a new method to solve the Reynolds equation including mass-conserving cavitation by using the physics informed neural networks(PINNs)is *** complementarity relationship between the pressure and the void fraction is *** are several difficulties in problem solving,and the solutions are ***,the difficulty for considering the pressure inequality constraint by PINNs is solved by transferring it into one equality constraint without introducing *** the void fraction inequality constraint is considered by using the hard constraint with the max-min ***,to avoid the fluctuation of the boundary value problems,the hard constraint method is also utilized to apply the boundary pressure values and the corresponding functions are ***,for avoiding the trivial solution the limitation for the mean value of the void fraction is *** results are validated against existing data,and both the incompressible and compressible lubricant are *** agreement can be found for both the domain and domain boundaries.

关键词： Reynolds equation mass-conserving cavitation physics informed neural networks hard constraints trivial solution

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