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公开(公告)号：CN117556713B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410038816.7
申请日：2024-01-11
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及CFD不确定度量化技术领域，公开了一种CFD多可信度高维相关流场的不确定度量化方法，包括以下步骤：S1，获得输入参数空间的训练样本，然后将获得的训练样本输入分为完整样本输入和不完整样本输入两部分；S2，获得完整样本输入对应的高可信度输出、低可信度输出；计算获得不完整样本输入对应的低可信度输出，然后预测不完整样本的高可信度输出；S3，对所有训练样本的高可信度输出进行POD分解，并构建输入参数和基函数系数的Kriging预测模型；S4，还原出完整的流场输出。本发明解决了现有技术存在的只适用于单个输出的情况等问题。
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公开(公告)号：CN115423053B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211383268.9
申请日：2022-11-07
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Inventor： 肖维 , 周晓军 , 沈盈盈 , 张培红 , 陈江涛 , 赵炜 , 吕罗庚 , 赵娇 , 章超 , 杨福军 , 付眸 , 唐怡 , 郭勇颜 , 金韬 , 胡向鹏 , 肖中云 , 贾洪印 , 吴晓军
Abstract: 本发明适用于CFD后处理技术领域，提供了一种适用于翼型切面的非结构流场数据的分类方法及相关设备，方法包括：S1、解析翼型的非结构流场数据，并获取翼型切面信息，所述翼型切面信息包括翼型切面上各个网格点的第一向量；S2、根据所述翼型切面信息计算翼型切面的第二向量；S3、基于所述第一向量和所述第二向量对所述翼型切面上的网格点进行分类；S4、将分类后的网格点进行校正，得到翼型切面流场数据的正确分类。本发明可以自动地将翼型切面所有的网格点正确分类，从而得到所述翼型切面非结构流场数据的正确分类，无需人工分类，提高了翼型切面非结构流场数据分类的效率。
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公开(公告)号：CN115202992A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202211121559.0
申请日：2022-09-15
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Inventor： 肖维 , 吕罗庚 , 陈江涛 , 赵娇 , 张培红 , 赵炜 , 沈盈盈 , 周晓军 , 张杰 , 章超 , 金韬 , 杨福军 , 郭勇颜 , 胡向鹏 , 肖中云 , 贾洪印 , 吴晓军
IPC: G06F11/30
Abstract: 本发明适用于数据处理技术领域，提供了一种面向slurm调度系统的CFD作业收敛性监控方法，根据slurm分配的作业ID，使用sacct查询指令，定时查询获取CFD作业的各节点的作业状态；根据获取的各节点的作业状态，筛选出需要处理的作业状态；若需要处理的作业状态为“运行中”或“完成”，对CFD作业的计算结果进行收敛性判断；若收敛或发散则结束该作业的计算，若未收敛则自动续算。本发明提出根据sacct查询指令查询的状态来相应地制定控制策略，从而slurm调度系统可以自动地完成对CFD计算收敛性的判断，从而提高计算效率，节约计算资源。
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公开(公告)号：CN114676656B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210588960.9
申请日：2022-05-27
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明适用于CFD模型确认技术领域，提供了一种多响应CFD模型的一致性度量方法、装置、设备及存储介质，方法包括：基于CFD计算模型的多输入样本获取CFD计算模型的多响应向量；基于试验模型的多输入样本获取试验模型的多响应向量；计算所述CFD计算模型的多响应向量和所述试验模型的多响应向量的相对能量距离；根据所述相对能量距离确定所述CFD计算模型和所述试验模型的一致性。可以有效地度量不同计算模型与物理试验之间的差异程度，且避免了传统一致性度量方法中需要求解多维联合分布函数的难题，同时无需对CFD计算模型的多维响应向量进行降维而导致的信息缺失，使得本发明的CFD计算模型包含多维响应的所有信息，从而有助于更好地对模型进行确认。
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公开(公告)号：CN112016034A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010937862.2
申请日：2020-09-09
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种能同时处理数值离散、模型形式和模型预测偏差的不确定度量化方法，包括如下步骤：针对备选模型集合中的每一个模型，首先通过在自相似加密的三至四套网格上进行计算，估计其数值离散误差，得到各自的置信区间；然后通过嵌套和贝叶斯模型平均方法来构建关注目标量的概率盒，最终得到概率的上、下限。本发明方法能够同时处理数值离散、模型形式和模型预测偏差的不确定度量化，弥补了现有不确定度量化方法的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118052167B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410451167.3
申请日：2024-04-16
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及流场建模技术领域，公开了一种多维相关响应的流场模型构建方法，包括以下步骤：S1，分别获得初始训练输入样本和备选输入样本，计算训练输出样本；S2，得到训练样本的基函数系数向量，构建输入参数和每个基函数系数的Kriging模型；S3，对每个基函数系数分别构建自适应采样目标函数，得到多维相关响应的自适应采样目标函数，确定新增输入样本，计算新增输入样本对应的输出；S4，将新增样本加入原始的训练样本中，循环执行S2和S3，获得最终的训练样本，构建最终的Kriging模型，还原出流场多维响应。本发明解决了现有技术存在的精度低、成本高等问题。
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公开(公告)号：CN117556713A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410038816.7
申请日：2024-01-11
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及CFD不确定度量化技术领域，公开了一种CFD多可信度高维相关流场的不确定度量化方法，包括以下步骤：S1，获得输入参数空间的训练样本，然后将获得的训练样本输入分为完整样本输入和不完整样本输入两部分；S2，获得完整样本输入对应的高可信度输出、低可信度输出；计算获得不完整样本输入对应的低可信度输出，然后预测不完整样本的高可信度输出；S3，对所有训练样本的高可信度输出进行POD分解，并构建输入参数和基函数系数的Kriging预测模型；S4，还原出完整的流场输出。本发明解决了现有技术存在的只适用于单个输出的情况等问题。
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公开(公告)号：CN116842853B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311120878.4
申请日：2023-09-01
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06N3/126 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了用于不确定度量化的导弹气动特性预测模型构建方法，包括：步骤1、获取初始样本，构建初始导弹气动特性预测模型，评估预测模型的预测误差是否满足要求。步骤2、预测误差不满足要求时，采用交叉验证准则确定序贯样本，加入并更新训练样本；步骤3、利用更新后的训练样本更新导弹气动特性预测模型，评估预测误差是否满足要求；步骤4、获得满足预测误差要求的导弹气动特性预测模型，可用于导弹气动特性的不确定度量化。本发明能够显著节省计算资源，降低计算成本。
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公开(公告)号：CN114692529B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210619507.X
申请日：2022-06-02
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明适用于CFD量化技术领域，提供了一种CFD高维响应的不确定度量化方法、装置、计算机设备，方法包括：获取CFD模型的第一输入参数集，并通过CFD模型模拟计算得到第一高维响应向量，第一输入参数集包括不确定输入参数样本，第一高维响应向量包括高维响应样本；对高维响应样本进行降维处理，得到第一低维向量；基于第一低维向量和不确定输入参数样本训练预构建的神经网络模型，得到代理模型；获取CFD模型的第二输入参数集并输入代理模型，通过代理模型预测出第二低维向量；基于第二低维向量计算得到第二高维响应向量，完成CFD模型的不确定度的传播和量化。可以准确和快速地实现CFD模型不确定度的传播和量化。
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公开(公告)号：CN114757131A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210660267.8
申请日：2022-06-13
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F30/15 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明适用于CFD不确定度量化技术领域，提供了一种适用于CFD不确定度量化的代理模型的优化方法及相关设备，方法包括：获取CFD模型输入参数的初始样本数据集；基于初始样本数据集构建代理模型，并评估代理模型的泛化误差；若代理模型的泛化误差大于预设的误差阈值，则对代理模型进行更新；否则结束优化，得到最优的代理模型。基于CFD模型输入参数的初始样本数据集构建代理模型，评估代理模型的泛化误差后与预设的误差阈值进行比较，若代理模型的泛化误差大于预设的误差阈值，则获取新的样本数据对代理模型进行更新，直到代理模型的泛化误差小于预设的误差阈值，得到最优的代理模型为止，提高了代理模型优化的效率。
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