基于物理信息神经网络求解电推进器放电腔中不可压缩气体弥散问题

吴梅起; 郑金星; 刘海洋; 陆玉东; 柯茂林; 杜宜凡; 吴涛; 史佳明

doi:10.3724/j.0253-3219.2026.hjs.49.250152

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基于物理信息神经网络求解电推进器放电腔中不可压缩气体弥散问题

核物理、交叉学科研究 | 更新时间：2026-03-25

- 基于物理信息神经网络求解电推进器放电腔中不可压缩气体弥散问题
- Solution for incompressible gas dispersion in an electric thruster discharge cavity based on physics-informed neural networks
- “介绍了其在计算流体力学领域的研究进展，专家提出基于深度神经网络的物理信息驱动方法，为解决二维Navier-Stokes方程求解问题提供新方案。”
- 核技术 2026年49卷第3期文章编号：030502
- 作者机构：
  
  1.中国科学技术大学合肥 230026
  2.中国科学院合肥物质科学研究院等离子体物理研究所合肥 230031
- 作者简介：
  
  吴梅起，男，1997年出生，2019年毕业于石河子大学，现为硕士研究生，研究领域为物理信息神经网络在电推进技术中的应用
  郑金星，E-mail：jxzheng@ipp.ac.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金重点项目(52437001);中国科学院重点部署项目(KGFZD-145-23-53)
- DOI：10.3724/j.0253-3219.2026.hjs.49.250152
  中图分类号： TP39
- 收稿：2025-04-03，
  
  修回：2025-05-06，
  
  纸质出版：2026-03-15
- 稿件说明：
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吴梅起,郑金星,刘海洋等.基于物理信息神经网络求解电推进器放电腔中不可压缩气体弥散问题[J].核技术,2026,49(03):030502.

WU Meiqi,ZHENG Jinxing,LIU Haiyang,et al.Solution for incompressible gas dispersion in an electric thruster discharge cavity based on physics-informed neural networks[J].NUCLEAR TECHNIQUES,2026,49(03):030502.
吴梅起,郑金星,刘海洋等.基于物理信息神经网络求解电推进器放电腔中不可压缩气体弥散问题[J].核技术,2026,49(03):030502. DOI： 10.3724/j.0253-3219.2026.hjs.49.250152. CSTR： 32193.14.hjs.CN31-1342/TL.2026.49.250152.

WU Meiqi,ZHENG Jinxing,LIU Haiyang,et al.Solution for incompressible gas dispersion in an electric thruster discharge cavity based on physics-informed neural networks[J].NUCLEAR TECHNIQUES,2026,49(03):030502. DOI： 10.3724/j.0253-3219.2026.hjs.49.250152. CSTR： 32193.14.hjs.CN31-1342/TL.2026.49.250152.

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基于物理信息神经网络求解电推进器放电腔中不可压缩气体弥散问题

Solution for incompressible gas dispersion in an electric thruster discharge cavity based on physics-informed neural networks

DOI：10.3724/j.0253-3219.2026.hjs.49.250152