绕流物体和工况改变时流场特征量的快速预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810499129.X
IPC分类号：G06F30/20;G06N3/08
申请日期：
2018-05-23
申请人：
西安交通大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	绕流物体和工况改变时流场特征量的快速预测方法
申请号	CN201810499129.X	申请日期	2018-05-23
法律状态	授权	申报国家	暂无
公开/公告日	2018-11-06	公开/公告号	CN108763718A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/20	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;0;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	西安交通大学	申请人地址	陕西省西安市碑林区咸宁西路28号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安交通大学	当前权利人	西安交通大学
发明人	王怡星;陈刚;张扬
代理机构	西安智大知识产权代理事务所	代理人	何会侠

摘要

本发明公开了一种绕流物体和工况改变时流场特征量的快速预测方法，该方法包括：生成深度学习网络输入数据，该生成方法适用于任何二维或三维几何模型；基于该输入数据及流场初始条件和工况条件，构建用于流场预测的深度学习网络结构；对该深度学习网络进行训练，以得到流场预测模型；该方法实现了深度学习对任意的复杂几何物体进行流场预测的要求，并且可以同时考虑到不同工况条件的影响，使深度学习在流场方面的广泛应用成为了可能；并且可以应用于流固耦合系统降阶模型的建立等场合中。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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