Reconstruction of instantaneous flow fields from transient velocity snapshots using physics-informed neural networks (Applications to pulsatile blood flow behind a stenosis)

Physics-informed neural networks (PINNs) offer a promising framework by embedding partial differential equations (PDEs) into the loss function together with measurement data, making them well-suited for inverse problems. However, plain PINNs face challenges with time-dependent PDEs due to the high c...

সম্পূর্ণ বিবরণ

গ্রন্থ-পঞ্জীর বিবরন

প্রধান লেখক:	Kakeru UEDA, Hiro WAKIMURA, Satoshi II
বিন্যাস:	Artigo
ভাষা:	Inglês
প্রকাশিত:	The Japan Society of Mechanical Engineers 2026-05-01
মালা:	Journal of Biomechanical Science and Engineering
বিষয়গুলি:	physics-informed neural networks (pinns) magnetic resonance imaging (mri) inverse problem incompressible navier-stokes equations acceleration term pressure gradient transient flow blood flow stenosis
অনলাইন ব্যবহার করুন:	https://www.jstage.jst.go.jp/article/jbse/21/2/21_26-00093/_pdf/-char/en
ট্যাগগুলো:	ট্যাগ যুক্ত করুন কোনো ট্যাগ নেই, প্রথমজন হিসাবে ট্যাগ করুন!