基于PINN物理信息神经网络的薄板结构在多频率激励下的振动能量密度分布预测，MATLAB代码

1. 研究背景该代码针对薄板结构在多频率激励下的振动能量密度分布预测问题。传统数值方法如有限元计算成本高而纯数据驱动方法可能违反物理规律。物理信息神经网络PINN将控制方程作为损失项融入训练可在少量数据下实现高精度预测。本代码面向弯曲波主导的薄板振动考虑材料阻尼和群速度色散建立从空间坐标x,y和频率f到能量密度E的代理模型。2. 主要功能读取或生成多个频率下的能量密度场数据Excel或模拟数据构建并训练一个5层全连接神经网络输入为归一化的(x, y, f)输出为归一化能量密度同时优化数据拟合损失MSE和物理损失基于波动方程的PDE残差提供训练过程监视器损失曲线、学习率等在测试频率下预测能量密度空间分布并与真实值对比全局相对误差、切片对比、误差云图3. 算法步骤参数定义板长L1m厚度h0.001m材料参数密度、弹性模量、泊松比、阻尼系数频率范围100–1000Hz网格100×100。数据准备循环读取各频率下能量密度Excel文件若无文件则生成模拟数据指数衰减×正弦振型。数据归一化空间除以L频率除以最大频率能量除以最大能量。网络构建dlnetwork含输入层(3)→全连接(64)→tanh→…→全连接(1)共5个隐层。训练配置Adam优化器初始学习率1e-32000轮物理损失权重λ0.001梯度裁剪L2范数阈值1.0。损失计算modelLoss数据损失mse(pred, true)物理损失基于弯曲波PDE推导残差利用自动微分计算拉普拉斯算子加权后取均方。总损失 100L_data λL_phys监视与早停使用trainingProgressMonitor实时显示损失分量支持手动停止。预测与可视化在测试频率如600Hz下生成100×100网格预测输出原始数据、预测分布、绝对误差图及x0.5m处切片对比计算全局相对误差。4. 技术路线物理模型薄板弯曲波能量密度满足输运方程或近似Helmholtz型方程。代码中PDE形式为A∇2EBE0A \nabla^2 E B E 0A∇2EBE0其中A−cg2ηωA -\frac{c_g^2}{\eta \omega}A−ηωcg2​​B0.5ωB 0.5\omegaB0.5ω群速度cg2(Dω2ρs)1/4c_g 2\left(\frac{D \omega^2}{\rho_s}\right)^{1/4}cg​2(ρs​Dω2​)1/4弯曲刚度DEh312(1−ν2)D \frac{E h^3}{12(1-\nu^2)}D12(1−ν2)Eh3​面密度ρsρh\rho_s \rho hρs​ρh阻尼系数η\etaη角频率ω2πf\omega2\pi fω2πf。自动微分利用dlgradient计算能量密度对x,y的二阶导数构造拉普拉斯算子。梯度裁剪防止物理损失项导致训练不稳定。反归一化预测结果乘以mv.e恢复真实量纲。5. 公式原理控制方程稳态能量密度平衡考虑阻尼耗散与扩散−cg2ηω∇2Eω2E0-\frac{c_g^2}{\eta \omega} \nabla^2 E \frac{\omega}{2} E 0−ηωcg2​​∇2E2ω​E0来源于弯曲波能流散度与阻尼耗散平衡。系数推导基于薄板振动理论。损失函数L1N∑∥E^data−Edata∥2⏟数据项λ1M∑(scale⋅[A∇2E^BE^])2⏟物理项 \mathcal{L} \underbrace{\frac{1}{N}\sum\| \hat{E}_{\text{data}} - E_{\text{data}} \|^2}_{\text{数据项}} \lambda \underbrace{\frac{1}{M}\sum\left( \text{scale}\cdot \left[A \nabla^2 \hat{E} B \hat{E}\right]\right)^2}_{\text{物理项}}L数据项N1​∑∥E^data​−Edata​∥2​​λ物理项M1​∑(scale⋅[A∇2E^BE^])2​​物理项乘以scale系数倒数的均值以平衡量级。6. 参数设定参数值含义L1 m板边长h0.001 m板厚ρ2700 kg/m³铝合金密度E_mod70 GPa杨氏模量ν0.3泊松比η_l0.5阻尼损耗因子频率范围1001000 Hz10个频率网格100×100空间离散点数网络结构3-64-64-64-64-64-15个隐层tanh激活Epochs2000训练轮次LR1e-3学习率λ_phys0.001物理损失权重梯度裁剪阈值1.0L2范数上限7. 运行环境MATLAB版本R2024b数据文件energy_density_%dHz.xlsx可选若无则自动生成模拟数据8. 应用场景航空航天预测飞行器蒙皮、蜂窝板在宽频振动下的能量分布优化阻尼减振设计。机械工程评估薄板结构如汽车车身、船舶甲板的振动疲劳寿命。声振耦合为统计能量分析SEA提供子结构能量密度输入。数字孪生结合少量传感器数据快速重构全场振动能量用于状态监测。数据说明该文件为100 Hz 激励频率下薄板结构表面能量密度分布的数值结果数据格式与代码中的读取逻辑完全匹配。1. 数据形态维度100 行 × 100 列对应空间网格 100×100实际物理坐标x 方向第 1 列到第 100 列 → 0 ~ 1 m从左到右y 方向第 1 行到第 100 行 → 0 ~ 1 m从上到下注意imagesc中 YDir 设为 normal 后与网格一致单位J/m²振动能量面密度2. 数值特征取值范围约79.308 ~ 79.888不同位置存在微小起伏空间分布呈现出中间高、四周低的近似对称模式最大值位于中心区域第 50–60 行/列附近向边界逐渐减小且沿对角线方向变化更明显动态范围仅~0.58 J/m²相对于平均值的微小波动表明该频率下能量分布较均匀未出现强局部化现象。3. 物理意义根据代码中的薄板弯曲波理论能量密度E(x,y)E(x,y)E(x,y)满足稳态输运方程$-\frac{c_g^2}{\eta \omega} \nabla^2 E \frac{\omega}{2} E 0 $在 100 Hz 低频段弯曲波长较长空间衰减平缓因此数值变化小符合物理预期。数据可作为PINN 训练的真实标签用于学习频率‑空间‑能量的映射关系。4. 数据来源该文件可通过有限元仿真如 COMSOL、Abaqus或实验测量得到的二维场数据。代码中预期存在多个频率100~1000 Hz的类似文件用于训练多频率预测模型。5. 使用注意事项读取时需确保文件位于当前工作目录且命名严格为energy_density_100Hz.xlsx。若缺少文件代码会自动生成模拟数据指数衰减 × 正弦振型但模拟数据的量级和真实数据差异较大模拟数据峰值约 1而实际数据约 80因此使用真实数据训练效果更好。建议在训练前检查该文件数值是否合理无 NaN、无负值并确认网格点数为 100×100。6. 示例数据片段中心附近行\列5051525079.374879.374879.37485179.374979.374979.37495279.375079.375279.3752总结该文件提供了100 Hz 下薄板振动能量密度的基准真值数据平滑、对称适合用于 PINN 的多频率建模与验证。完整代码私信回复基于PINN物理信息神经网络的薄板结构在多频率激励下的振动能量密度分布预测MATLAB代码