为了研究任意截面形状的压电半导体纤维的力学特性，提出了基于物理信息的神经网络模型，应用深度学习算法求解复杂的变系数偏微分方程。以变截面压电半导体纤维的静态拉伸为例，构造深度神经网络作为试函数，将其代入控制方程形成残差，并作为机器学习的加权损失函数，进而通过深度机器学习技术逼近数值解。研究结果表明：该方法具有广泛适用性，能够求解任意截面形状压电半导体材料的线性和非线性方程。
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