[发明专利]一种基于DCGAN的多孔质材料内流场模型构建方法

权利要求书

1.一种基于DCGAN的多孔质材料内流场模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、对选用的多孔质材料进行SEM扫描获得表面图像；包括以下子步骤：

S11、用SEM对选用的多孔质材料表面进行扫描拍照，获得材料表面图像，并将其保存为带有明暗信息的TIFF格式；

S12、使用精密磨削方式，对扫描区域进行磨削，每磨削一定深度后利用步骤S11的方法进行扫描拍照，获得多层材料表面图像，建立训练数据库；

S2、对获得的图像进行预处理；

S3、将预处理好的图像导入DCGAN网络进行对抗生成训练；包括以下子步骤：

S31、根据DCGAN所需要的训练环境进行训练环境配置，在anaconda以及服务器上配置python3.6、pip、hdf5环境，使用独立显卡进行训练需要安装配置CUDA安装包；

S32、在anaconda中调用DCGAN的main函数并进行参数的设置，imagesize根据之前图像预处理设置为64，batchsize选用128，niter设置为1000，学习率设置为0.00001，生成网络中feature数目为64，识别网络中feature数目为16，初始噪音向量大小为512，设置好参数之后运行main函数进行训练生成；

S33、生成训练结束之后，生成器会在指定的生成目录下生成hdf5过渡文件，用后处理程序对生成图像进行格式转化为TIFF文件，获得层与层之间的插值拟合图像；

S4、由生成网络所生成的图像进行三维重构，得到多孔质模型；包括以下子步骤：

S41、对第一层与第二层之间的生成图像按照深度信息自上而下进行排序，将第一层与第二层之间的插值拟合图像进行拔模，形成一个有厚度的立体；拔模距离为扫描距离与生成的多层材料表面图像数量的比值；

S42、对步骤S41形成的立体依次堆叠，再一次进行层与层间的布尔运算，使体与体之间形成一个整体；

S43、对其它所有间隙层重复步骤S41～S42的操作，最终实现多孔质材料三维重构；

S5、由重构的多孔质模型计算内流场。

2.根据权利要求1所述的基于DCGAN的多孔质材料内流场模型构建方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下子步骤：

S21、对步骤S1获得的图像进行分割，以图像中心为原点建立坐标系，在任一象限中选取64像素的局部图像进行切割；

S22、对所切割的局部图像进行二值化处理，使图像中材料实体部分与孔隙部分分离，二值化处理的阈值为所切割的局部图像的亮度最大值与最小值的平均值；

S23、对二值化处理后的图像进行Sigma滤波去噪，在去除噪声的同时保存孔隙边界的不规则形状。

3.根据权利要求1所述的基于DCGAN的多孔质材料内流场模型构建方法，其特征在于，所述步骤S5包括以下子步骤：

S51、将重构模型导入到流场分析软件中，设置边界条件，然后使用软件进行仿真；

S52、对步骤S51得到的仿真结果进行如下处理：提取流速分布信息，根据流速与孔径的大小分布计算压力分布，得到给定边界条件下的重构模型内流场模型。