PINNs（物理信息神经网络）

Physics-Informed Neural Networks (PINNs) 是一种将物理定律（如偏微分方程）嵌入神经网络训练过程的AI技术。在工业软件领域，PINNs与智能体的深度集成使PLM系统具备物理常识，能够进行流体动力学模拟、热力学分析等。

在工业软件中的应用

• 赋予PLM物理感知能力：使PLM Agent能自动评估设计变更的力学影响，如强度分析、流体动力学模拟等。
• 替代传统仿真：PINNs可以在不依赖传统CFD求解器的情况下，快速提供物理场预测。
• 实时决策支持：使Agent能够在设计阶段就进行物理验证，避免后期返工。

与现有概念的关系

PINNs是[[赛博总工-plm-agent]]的核心技术基础，也是[[数字孪生]]技术的重要补充。它将AI的灵活性与物理定律的严谨性结合起来。