[发明专利]一种基于深度学习的湍流模型生成方法有效
| 申请号： | 202010023326.1 | 申请日： | 2020-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN111625987B | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 任磊;张子乔 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/28;G06N3/04;G06N3/08;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京知汇林知识产权代理事务所(普通合伙) 11794 | 代理人： | 杨华 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的湍流模型生成方法，该方法由以下技术方案实现：通过数据预处理方法，对相应坐标点的速度梯度以及额外参数进行假设，并确定相应的目标训练值；设置相应的模型网络结构，并在此基础上，得出一种训练深度神经网络湍流模型的通用方法，可在不同的湍流流动中训练不同的训练模型模型；此方法相对于目前现有的其他方法，具有计算资源需求较少，到了可在复杂湍流场景中进行较为准确的Reynolds应力预测的湍流模型，可能使CFD计算精度提高，更好地通过仿真结果指导实际工程设计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 湍流 模型 生成 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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