一种基于融合模型的工程问题求解方法及系统

本发明涉及数据处理领域，提供一种基于融合模型的工程问题求解方法及系统，该方法包括：通过物理约束噪声扰动对真实样本进行数据增强，得到增强样本集；根据所述增强样本集，对物理本构模型进行参数优化，得到最优本构模型参数；通过所述最优本构模型参数优化后的物理本构模型，对所述增强样本集进行插值，得到虚拟样本集；根据所述真实样本、所述增强样本集及所述虚拟样本集，对神经网络模型进行多源协同训练，得到混合训练模型；通过所述混合训练模型对待求解工程问题进行预测求解，获得求解结果。本发明实现了物理驱动与数据驱动的协同优化，在保证生成数据可信度的前提下提升了模型对数据分布外样本的适应能力。