[发明专利]流体仿真神经网络模型的训练方法、流体仿真方法在审
| 申请号： | 202310901572.6 | 申请日： | 2023-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN116933634A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 刘思博;包刚强 | 申请（专利权）人： | 安世亚太科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/28;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京汇鑫君达知识产权代理有限公司 11769 | 代理人： | 刘湘菲 |
| 地址： | 100025 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请涉及一种流体仿真神经网络模型的训练方法、流体仿真方法。该流体仿真神经网络模型的训练方法包括：获取训练集和目标集，所述训练集中的训练样本为针对湍流模型采用RANS模拟计算方法计算得到的第一流体流动结果，所述目标集中的目标样本为针对所述湍流模型采用DNS模拟计算方法计算得到的第二流体流动结果；以所述训练集中的训练样本为输入，对预设的流体仿真神经网络模型进行训练，得到流体仿真结果，将所述流体仿真结果与所述目标样本进行比较；当所述流体仿真结果与所述目标样本的比较结果满足预设的收敛条件时，得到训练好的流体仿真神经网络模型。本申请实施例可以快速准确的完成湍流模型的流场数据求解。 | ||
| 搜索关键词： | 流体 仿真 神经网络 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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