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公开(公告)号：CN118171207B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410591155.0
申请日：2024-05-13
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F18/2431 , G06F18/213 , G06F30/28 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于涡量和雷诺数映射关系的三维流场智能分类方法，其包括将三维流场中的流场属性集中的每个离散采样点定义为具有位置、时间和速度三个物理量，将三维涡量定义为速度的旋度；将三维涡量表征为二维涡量；推导出二维涡量与雷诺数的对应关系，得到三维流场分类标准；通过连续采样时间的二维涡量，计算得到二维涡量时间序列，并将其作为二维涡量智能分类模型的输入；将二维涡量时间序列作为二维涡量智能分类模型的训练样本并对其进行训练，得到训练好的二维涡量智能分类模型；将新的二维涡量时间序列输入训练好的二维涡量智能分类模型中，得到三维流场所属分类。本发明提高了三维流场的分类效率。
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公开(公告)号：CN117056090B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311323608.3
申请日：2023-10-13
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种非结构隐式LUSGS线程并行方法、设备、介质及系统，属于计算流体力学领域，包括步骤：以非结构网格的体单元要素映射为邻接关系，邻接关系与计算网格在拓扑结构上等价；根据拓扑结构将非结构网格划分并行层级，能够并行执行的网格单元划分至同一层级，不能并行执行的网格单元划分至不同层级；划分得到并行层级后，在向前扫描的计算中，按照第一顺序，依次完成对应的隐式算法，且每一层级的网格单元并行执行；在向后扫描的计算中，按照第二顺序，依次完成对应的隐式算法，且每一层级的网格单元并行执行。本发明提供了一种无精度损失的非结构隐式LUSGS线程并行方法。
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公开(公告)号：CN117034815A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311287466.X
申请日：2023-10-08
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: 本发明公开了一种基于切片的超声速无粘流动智能初场设置方法，该方法包括将超声速飞行器在不同状态下的流场沿来流方向切片；对每一张切片生成坐标矩阵、形状矩阵、数据流场矩阵和来流矩阵；拼接所述坐标矩阵、所述形状矩阵、所述数据流场矩阵和所述来流矩阵得到输入矩阵和标签矩阵；以所述标签矩阵作为真实值，采用融合距离权重的均方误差作为代价函数训练超声速无粘流动的初场智能预测模型；将输入矩阵输入训练后的模型获取预测初场。本发明属于流体力学和人工智能技术领域，利用深度学习提取流场的特征和规律，可以预测出更加准确的流场初始条件，提高计算结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113391919B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202110450135.8
申请日：2021-04-25
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请公开了一种基于二维胖树网络的计算结点分配方法及装置，该方法包括：确定预设二维胖树网络中的行数、总计算结点数以及总机框数，根据所述行数、所述总计算结点数以及所述总机框数计算将计算结点均匀分配到每一行的数目以及每一机框的数目；根据所述每一行的数目和所述每一机框的数目对所述二维胖树网络中的计算结点进行重新编号，其中，重新编号的二维胖树网络中同一机框中的计算结点编号连续，且同一行不同机框的计算结点编号不连续；确定待处理作业，根据所述待处理作业从所述重新编号的二维胖树网络中选择出位于同一机框的所述待处理作业所需的多个连续计算结点。本申请解决了现有技术中通信开销较大的技术问题。
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公开(公告)号：CN113688578B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110787112.6
申请日：2021-07-13
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 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于多变量融合的流场关键时间步提取与重构方法，所述流场关键时间步提取与重构方法包括：S1：非定常流场数据的获取和预处理；S2：针对步骤S1获得的非定常流场数据，完成基于数据融合的多变量物理流场关键时间步的提取；S3：对多变量非定常流场进行时空信息重构。通过本发明方法实现了快速准确的对多个时间步的流场进行关键时间步选取的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112527112B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202011422014.4
申请日：2020-12-08
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了一种多通道沉浸式流场可视化人机交互方法，通过多种交互方式将输入信息送入交互器中，分别进行相应的交互识别工作，并完成界面或可视化结果交互，其中多种交互方式包括手势交互、手柄交互和凝视交互。本发明在流场可视化应用中采用多通道交互方式高效完成复杂的流场可视化交互需求，将手势、手柄和凝视三种交互方式有机结合，弥补了单一通道交互方式的弊端，提升了交互的效率。
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公开(公告)号：CN114996658B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210852261.0
申请日：2022-07-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于投影的高超声速飞行器气动热预测方法，包括：步骤1、将三维飞行器在多个不同平面进行投影获得多视图深度投影图像；步骤2、构建并训练热流图像智能预测模型及最大最小热流预测模型；步骤3、在不同来流条件下，输入多视图深度投影图像至热流图像智能预测模型及最大最小热流预测模型，得到热流图像和热流最大最小值；步骤4、获取多视图深度投影图像对应的真实热流图像；步骤5、将多视图深度投影图像重构为三维点云，结合热流图像得到三维热流点云，再进行插值得到三维飞行器的壁面热流分布。本发明能够高效精确地进行飞行器表面气动热环境预测，通过投影后得到的图像进行直接预测，一次获得所有点的热流值，更加高效。
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公开(公告)号：CN113901594B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111496251.X
申请日：2021-12-09
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明属于飞行器气动热预测技术领域，具体涉及一种飞行器表面的气动热环境智能预测方法。其技术方案为：一种飞行器表面的气动热环境智能预测方法，包括构建多外形多条件气动热数据库；提取飞行器外形全局特征；提取飞行器局部区域特征；将飞行条件参数化；融合邻域特性的气动热智能预测模型；进行飞行器表面气动热智能预测模型测试。本发明提供了一种高效精确地进行飞行器表面气动热环境预测的方法。
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公开(公告)号：CN119167804A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411687292.0
申请日：2024-11-25
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 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/088 , G06N3/096 , G06F111/04
Abstract: 本申请公开了基于物理约束双判别器GAN的多变量流场关联分析方法、装置、设备及存储介质，涉及数据分析技术领域，包括：构建物理约束双判别器GAN模型以生成目标流场变量的特征编码变量；第一目标损失函数为基于目标流场变量的物理特征构建的损失函数；流场数据判别器包括流场数据空间判别器和流场数据时间判别器；通过降维可视化空间投影方法将特征编码变量降维以得到流场变量分布图并基于流场变量分布图中各变量之间的相互关系构建目标多变量关联图；利用物理约束双判别器GAN模型和目标多变量关联图中目标变量对之间的物理特征关系进行目标变量对之间的变量转换。这样一来，可以实现流场变量间的自动转换，全面探索数据间的关联性。
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公开(公告)号：CN118780212B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411261250.0
申请日：2024-09-10
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 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供一种基于多尺度信息的非定常流场关键时间步提取方法、系统及介质，涉及非定常流场领域，解决了因固定时间步长导致的存储压力以及关键演变丢失问题；方法包括：定义非定常流场，确定不同时间步下的多个流场；提取近壁面区域的多尺度点云数据；训练点云自动编码器，对多尺度点云数据进行特征提取，计算相邻流场的特征距离，并累加得到各个时间步下的流场与第一个时间步下的流场之间的特征距离值；依据关键帧数量，将特征距离值均分为多份，作为多个关键阈值，选取出与关键阈值数量相同的多个关键流场，其时间步即为非定常流场的关键时间步；本发明不仅优化了存储资源管理，还促进了对复杂非定常流场高效、经济的长期模拟与分析。
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