近来，中国科学院力学研讨所流固耦合体系力学要点实验室的王一伟及其研讨小组获得一项新进展。经过不懈努力，他们提出根据匹配渐近打开求解高雷诺数鸿沟层活动的多标准物理信息神经网络计划。相关研讨成果已于2023年1月19日在世界闻名学术期刊《理论与应用力学快报》上宣布。

  多标准体系是流体力学、生物学等范畴的经典科学问题。本文提出了一种多标准内嵌物理常识神经网络（msPINNs）计划，可以在不需要任何数据的情况下求解高雷诺数鸿沟层活动问题。该计划根据普朗特鸿沟理论，将活动划分为若干不同标准的区域，并选用不一样标准的操控方程进行求解。一起，选用匹配渐近打开法使流场接连。高雷诺数半无限大平板上的活动被认为是一个多标准问题，由于鸿沟层标准远小于外部活动标准。

  经过对该问题进行研讨，并将结果与参阅数值解进行了比较，标明多标准内嵌物理常识神经网络能处理高雷诺数活动中鸿沟层的多标准问题。该计划可以适用于处理未来更多的多标准问题。