- 专利标题： 基于双流神经网络的流体动力学过程参数计算方法及应用
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申请号： CN202111660445.9申请日： 2021-12-30
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公开(公告)号： CN114429079A公开(公告)日： 2022-05-03
- 发明人: 聂婕 , 耿浩冉 , 王成龙 , 王京禹 , 陈昊 , 杨启成
- 申请人： 中国海洋大学
- 申请人地址： 山东省青岛市崂山区松岭路238号
- 专利权人： 中国海洋大学
- 当前专利权人： 中国海洋大学
- 当前专利权人地址： 山东省青岛市崂山区松岭路238号
- 代理机构： 青岛华慧泽专利代理事务所
- 代理商 赵梅
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G06F30/28 ; G06F30/23 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06F113/08 ; G06F119/14
摘要：
本发明公开了一种基于双流神经网络的流体动力学过程参数计算方法及应用，该方法先将Burgers方程的真实速度值输入流体动力学过程参数计算模型的双流神经网络，分别预测上风向和下风向的有限差分系数；然后利用多视角空间融合模块将上风向和下风向的有限差分系数融合，并结合每个点处的权重值生成中心点处的有限差分系数，然后计算空间导数和时间导数，进而可通过时间导数值预测速度值。通过本发明的方法提高了差分系数的准确性。
公开/授权文献
- CN114429079B 基于双流神经网络的流体动力学过程参数计算方法及应用 公开/授权日：2024-09-24
