Multi-physical predictions in electro-osmotic micromixer by auto-encoder physics-informed neural networks

物理 混合器 人工神经网络 编码器 标量(数学) 微流控 标量场 统计物理学 机械 经典力学 人工智能 计算机科学 热力学 几何学 数学 操作系统
作者
N. P. Chang,Ying Huai,Tingting Liu,Xi Chen,Yuqi Jin
出处
期刊:Physics of Fluids [American Institute of Physics]
卷期号:35 (10) 被引量:4
标识
DOI:10.1063/5.0167744
摘要

Electro-osmotic micromixers (EMMs) are used for manipulating microfluidics because of the advantages on electro-osmosis mechanisms. The intricate interdependence between various fields in the EMM model presents a challenge for traditional numerical methods. In this paper, the flow parameters and electric potential are predicted based on the solute concentration by utilizing the physics-informed neural networks (PINNs) method. The unknown spatiotemporal dependent fields are derived from a deep neural network trained by minimizing the loss function integrating data of scalar field and corresponding governing equations. Moreover, the auto-encoder structure is developed to improve the performance of PINNs in the EMM. The comparisons between the results of auto-encoder PINNs and previous PINNs show a reduction in relative errors for transverse and longitudinal velocities from 83.35% and 84.24% to 9.88% and 12.29%, respectively, in regions with large-gradient velocities. Furthermore, our results demonstrate that the proposed method is robust to noise in the scalar concentration.
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