# PINN

**Repository Path**: lamentropetion/pinn

## Basic Information

- **Project Name**: PINN
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-15
- **Last Updated**: 2025-12-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## 项目简介

该仓库实现了 2D 阶跃突缩管非定常 Navier–Stokes 问题的 PINN 求解器，提供了配置化训练、可重用模块、以及训练结果的可视化分析。

## 目录结构

```
original-PINN/
├── configs/                        # 2D/3D 训练配置
│   ├── 2D-configs/                 # 多种阶跃突缩实验配置
│   └── 3D-configs/                 # 3D 场景配置
├── data/                           # 实验数据与参考解
├── notebooks/                      # 数据探索与结果分析
├── results/                        # 训练输出（模型、可视化）
│   ├── 2D-results/                 # 2D 实验的权重与图像
│   └── 3D-results/                 # 3D 实验的权重与图像
├── scripts/                        # 数据/结果处理脚本
├── src/                            # 核心源码（2D/3D 模块）
│   ├── threed/                     # 3D 数据、模型、训练、可视化
│   └── twod/                       # 2D 数据、模型、训练、可视化
├── main.py                         # 入口：训练 + 可视化
└── README.md
```

## 快速开始

1. **创建/修改配置**
   - 复制 `configs/ns_flow_step.yaml` 并按需修改几何、边界条件或训练参数。

2. **启动训练**
   ```bash
   python main.py --config configs/ns_flow_step.yaml
   ```

3. **仅可视化**
   ```bash
   python main.py --vis-only --config configs/ns_flow_step.yaml
   ```
   或设置环境变量 `VIS_ONLY=1`。

## 配置说明

- `geometry`：阶跃突缩管尺寸（单位 mm）。
- `fluid`：流体密度与黏度。
- `bc`：入口/出口边界类型及物理量。
- `train`：采样点数量、网络结构、训练超参、模型保存频率等。
- `network`：MLP 深度、宽度与激活函数。

## 结果查看

训练完成后会在 `results/<experiment>/` 下生成：

- `model_epXXXX.pt`：模型 checkpoint。
- `velocity_field.png`、`pressure_field.png`：速度/压力场可视化。

## Notebook

- `notebooks/01_data_exploration.ipynb`：原始/参考数据可视化示例。
- `notebooks/02_result_analysis.ipynb`：训练后数值对比与误差分析模板。

> Notebook 为模板，可根据实际实验补充代码与说明。