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W_BC=1 causava temperatura sub-ambiente (11.93°C < T_AMB=20°C) perché i bordi erano poco vincolati; 5 è bilanciamento tra evitare trivial solution (W_BC=10) e rispettare le BC di Robin (W_BC=1). N_F aumentato per coprire meglio il dominio temporale tardo dove l'errore cresceva (max 12.87°C a t=10s). GAUSS_SIGMA ridotto per avvicinarsi alla sorgente puntuale del FDM e ridurre il mismatch fisico che causava L2=11.6%. Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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1.6 KiB
Python
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# Fisica
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ALPHA = 0.01 # diffusività termica [m²/s]
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K = 1.0 # conducibilità termica [W/m·K]
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L = 1.0 # lunghezza barra [m]
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T0 = 20.0 # temperatura iniziale uniforme [°C]
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# Sorgente di calore
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X_SRC = 0.35 # posizione della sorgente [m], in [0, L]
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Q_VAL = 150.0 # flusso di calore applicato [W/m²]
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T_STEP = 0.2 # istante di attivazione flusso [s]
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# Convezione a x=L (Robin)
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H_CONV = 10.0 # coefficiente convettivo [W/m²·K]
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T_AMB = 20.0 # temperatura ambiente [°C]
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# Dominio temporale
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T_END = 10.0 # fine simulazione [s]
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# Griglia FDM
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NX = 250 # nodi spaziali
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NT = 15000 # passi temporali (verifica CFL automatica)
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# Sorgente gaussiana (approssimazione continua del delta di Dirac)
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GAUSS_SIGMA = 0.01 # larghezza del picco gaussiano [m]
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# Architettura PINN
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HIDDEN_SIZE = 128 # neuroni per layer nascosto
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N_HIDDEN_LAYERS = 4 # numero di layer nascosti
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# Sampling punti di collocazione
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N_F = 6000 # punti PDE (+ 50% clustering automatico vicino a X_SRC e T_STEP)
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N_IC = 400 # punti condizione iniziale
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N_BC = 400 # punti condizioni al contorno
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# Training Adam
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EPOCHS = 5000 # epoche massime
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PATIENCE = 100 # early stopping
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LR_ADAM = 1e-3 # learning rate iniziale
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SCHED_FACTOR = 0.5 # ReduceLROnPlateau: fattore di riduzione
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SCHED_PATIENCE = 30 # ReduceLROnPlateau: patience
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SCHED_MIN_LR = 1e-6 # ReduceLROnPlateau: lr minimo
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# Fine-tuning L-BFGS
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LR_LBFGS = 0.1 # learning rate L-BFGS
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LBFGS_STEPS = 200 # numero di step L-BFGS
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# Pesi della loss
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W_PDE = 10.0 # peso residuo PDE
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W_IC = 1.0 # peso condizione iniziale
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W_BC = 5.0 # peso condizioni al contorno
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