将3D热方程集成到PINN中实现实时航空航天模拟（C++ WASM引擎）[P]

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摘要

Met-Shield 是一个开源再入模拟器，利用物理信息神经网络（PINN）预测航天器隔热罩上的热梯度，并集成到C++ WebAssembly引擎中，实现实时浏览器运行。该项目旨在提高相对于传统求解器的鲁棒性，但在高热通量阶段存在收敛问题。

大家好，我一直在探索**物理信息神经网络（PINNs）**来解决高速热问题。我构建了**Met-Shield**，一个再入模拟器，利用PINN预测航天器隔热罩上的热梯度。 **PINN阶段：** * **架构：** 我使用一个全连接网络进行训练，其主损失函数是满足**三维热方程**。 * **物理约束：** 模型受**Ti-6Al-4V（钛合金）**的热扩散率和热导率约束。 * **目标：** 我想测试PINN是否能在处理含噪声的大气轨迹数据时，比传统的FDM求解器提供更鲁棒的泛化能力。 **性能交接：** 训练完成后，我将模型逻辑集成到一个定制的**C++引擎**中，并编译为**WebAssembly**。这使得模拟能在浏览器中以60fps本地运行，实时预测冶金相变（钛的Alpha相到Beta相）。 **困难：** 虽然PINN的数学基础扎实，但在再入的"Max Q"阶段，当热通量激增时，我遇到了一些收敛问题。我还希望获得关于如何更好地在总损失函数中权衡物理损失与数据损失的建議。我已经开源了仓库，希望有机器学习工程师来审视我的训练循环和架构。 https://preview.redd.it/enkuqo7vg11h1.png?width=1920&format=png&auto=webp&s=7c69248a43e9c0488015ebbad1c78d6079c43e5f https://preview.redd.it/auh9uq6wg11h1.png?width=1920&format=png&auto=webp&s=5cb270a224012c68f33d0897fbd66742bb7a5152 **仓库：**[https://github.com/Lak23James/met-shield]() **在线演示：**[https://met-shield-58n1.vercel.app/]()
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