hPINNs

hPINNs（Physics-Informed Neural Networks with Hard Constraints，带硬约束的物理信息神经网络）是一种改进的PINNs方法，通过增广拉格朗日法引入硬约束，解决了传统PINNs在求解拓扑优化问题时约束条件过软的问题。

技术创新

• 增广拉格朗日法：通过引入增广拉格朗日法，hPINNs成功将约束条件从"软约束"提升为"硬约束"。
• 拓扑优化：解决了PINNs在求解拓扑优化问题时约束过软、结果不满足物理规律的问题。
• 流体斯托克斯流逆向设计：在流体斯托克斯流的逆向设计中表现出色，生成的几何结构比传统伴随方法更平滑且具备更高的物理一致性。

工业价值

hPINNs代表了AI for Science领域的重要进展，有望加速工业设计中的仿真优化，与[[科学计算]]、[[机理模型]]和[[数字孪生]]等概念密切相关。