申请/专利权人：刘维烁

申请日：2021-07-08

公开（公告）日：2021-09-21

公开（公告）号：CN113420507A

主分类号：G06F30/27(20200101)

分类号：G06F30/27(20200101);G06F30/28(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06F111/10(20200101);G06F113/08(20200101);G06F119/14(20200101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.11.21#授权;2021.10.12#实质审查的生效;2021.09.21#公开

摘要：本发明涉及流体流动模拟方法、装置以及介质。提出了一种基于机器学习模型的流体流动模拟方法，包括：基于一个或多个第一流场的流场数据获取第一输入特征和第一输出特征；对第一输入特征进行无量纲化转换；使用无量纲化转换后的第一输入特征以及第一输出特征对机器学习模型进行训练；使用计算方程，基于第二流场的初始数据对第二流场进行模拟；基于第二流场的流场解数据获取第二输入特征；对第二输入特征进行无量纲化转换；将转换后的第二输入特征输入机器学习模型，并获得由该模型输出的第二输出特征；利用第二输出特征重新使用计算方程对第二流场进行模拟，获得第二流场的更新的流场解数据；以及执行迭代处理，直到满足预定终止条件为止。

主权项：1.一种基于机器学习模型的流体流动模拟方法，包括：基于一个或多个第一流场的流场数据获取第一输入特征和第一输出特征，所述第一输入特征包括基于所述流场数据计算出的一个或多个特征变量场，所述第一输出特征与用于流体流动模拟的计算方程中的封闭项相关联；对所述第一输入特征进行无量纲化转换；使用无量纲化转换后的所述第一输入特征以及所述第一输出特征对所述机器学习模型进行训练；将第二流场的初始分布作为流场解数据，或者，使用所述计算方程，基于第二流场的初始数据对第二流场进行模拟，从而获得第二流场的流场解数据；按与获取第一输入特征相同的方式，基于第二流场的流场解数据获取第二输入特征，第二输入特征包括基于第二流场的流场解数据计算出的所述一个或多个特征变量场；按与第一输入特征相同的方式，对第二输入特征进行无量纲化转换；将无量纲化转换后的第二输入特征输入所述机器学习模型，并获得由所述机器学习模型输出的第二输出特征；利用第二输出特征重新使用所述计算方程对第二流场进行模拟，从而获得第二流场的更新的流场解数据；以及执行重复上述获取第二输入特征的步骤、无量纲化转换的步骤、获得第二输出特征的步骤以及获得更新的流场解数据的步骤的迭代处理，直到满足预定终止条件为止。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 刘维烁 流体流动模拟方法、装置以及介质

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