[发明专利]一种基于极限学习机的流场涡区域检测方法有效
| 申请号： | 202010376762.7 | 申请日： | 2020-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN111651930B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 王俊;王岳青;郭磊;王昉;邓亮;曾磊 | 申请（专利权）人： | 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/28;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 孙杰 |
| 地址： | 621052 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于极限学习机的流场涡区域检测方法，包括：步骤1、根据流场数据的速度场和物理坐标计算涡量场，对流场内所有物理网格点进行旋涡区域标记，得到标签数据；步骤2、对涡量场进行网格转换，得到计算网格下的涡量场；步骤3、对计算网格下的涡量场进行归一化操作；步骤4、对归一化后的涡量场和标签数据采样得到采样数据；步骤5、构建极限学习机网络模型，利用采样数据对该模型进行训练，得到流场涡检测网络模型；步骤6、对待测流场采样，将采样数据输入网络模型进行涡区域检测，输出检测结果。本发明采用逐块判断减少了数据重复计算，减少了单个流场的检测时间，同时减少了神经网络中的参数量，使得网络的训练时间变快。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 极限 学习机 流场涡 区域 检测 方法 | ||
【主权项】：
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