张小明
前端开发工程师
本文针对永磁同步电机（PMSM）复杂结构下电磁场分析的挑战，提出了一种分区物理信息神经网络（PP-PINN）框架。该方法将电机划分为定子、气隙和转子子域，分别构建神经网络模型，并通过边界约束保证磁场连续性。结合自适应极坐标采样策略和动态权重调整机制，提升了计算效率与精度。实验验证表明，该方法能有效预测电磁特性与转矩，为复杂电机设计提供了高精度解决方案。
以下代码基于实现PP-PINN的核心流程，重点展示分区建模、物理约束和自适应采样：
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