Amalgamation of Physics-Informed Neural Network and LBM for the Prediction of Unsteady Fluid Flows in Fractal-Rough Microchannels
Este artigo apresenta uma abordagem inovadora que combina Redes Neurais Informadas por Física (PINN) com o Método de Boltzmann em Rede (LBM) para prever com alta precisão e custos computacionais drasticamente reduzidos o escoamento de fluidos não estacionários em microcanais com paredes rugosas de geometria fractal.