Predicción Paramétrica del Campo de Temperaturas en un Problema de Conducción de Calor con Fuente Térmica Móvil, mediante Redes Neuronales Informadas por Física sin Datos Rotulados
DOI:
https://doi.org/10.70567/mc.v41i21.114Palavras-chave:
PINN, Deep Learning, conducción de calor, solución paramétricaResumo
Las redes neuronales informadas por física (PINN, por sus siglas en inglés) son modelos de Deep Learning capaces de proporcionar soluciones paramétricas de ecuaciones en derivadas parciales, sin necesidad de contar con extensos volúmenes de datos rotulados para su entrenamiento. En este trabajo se propone utilizar este esquema para resolver las ecuaciones de gobierno del problema de conducción de calor bidimensional con fuente térmica móvil. En particular, se computan soluciones generales no sólo en función de las variables independientes espacial y temporal, sino también de un parámetro geométrico que modula la intensidad de la fuente térmica denominado radio característico. Los resultados muestran que las inferencias computadas mediante el modelo propuesto se ajustan de manera precisa a las soluciones de referencia obtenidas mediante el método de elementos finitos. No obstante, se reportan y analizan algunos modos de falla asociados con la satisfacción de las condiciones de borde, junto con aquellos encontrados a medida que la fuente térmica se torna más intensa.
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