一种基于投影的高超声速飞行器气动热预测方法

    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

    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。

    一种超级计算机I/O转发结点轮询映射方法

    公开(公告)号:CN111597038A

    公开(公告)日:2020-08-28

    申请号:CN202010351241.6

    申请日:2020-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种超级计算机I/O转发结点轮询映射方法,包括如下步骤:计算超级计算机中I/O转发结点的数量,记为n;对n个I/O转发结点分别进行编号为ION0,ION1,…,IONn-1;计算超级计算机中计算结点的数量,记为m;计算结点的编号分别为CN0,CN1,…,CNm-1;采用轮询映射计算方法将计算结点CNi,映射至I/O转发结点IONi%n;在每个计算结点上,修改I/O转发结点配置,即对于计算结点CNi,将I/O转发结点配置从传统分区映射方法的 修改为轮询映射方法的IONi%n;所有从计算结点CNi发出的I/O请求,都由I/O转发结点IONi%n处理;修改完所有计算结点上的I/O转发结点配置后,重启计算结点上的I/O转发服务,使配置生效,该方法解决了I/O转发结点间的负载不均衡问题。

    一种基于神经网络的流场旋涡检测方法

    公开(公告)号:CN111414720A

    公开(公告)日:2020-07-14

    申请号:CN202010097688.5

    申请日:2020-02-17

    Abstract: 本发明一种基于神经网络的流场旋涡检测方法,先对流场内所有物理网格点打标签,标记其是否属于旋涡区域,得到标签数据,对涡量场进行网格转换,将物理网格中的网格点一一映射到计算网格的网格点,抛弃物理坐标信息,得到计算网格下的涡量场。根据计算网格下的的涡量场,将每个网格上的涡量值减去涡量场的均值后除以标准差,得到归一化后的涡量场;对得到的归一化后的涡量场和标签数据同时随机采样,采样后对区域内的网格点对应的标签进行判断,构建神经网络,使用随机采样得到的带标签局部涡量场数据训练该神经网络,固定神经网络参数,得到固定参数的神经网络;利用第五步得到的固定参数的神经网络,对待检测涡区的流场进行涡区检测。

    基于物理信息融合的流场特征提取跟踪方法、装置、设备

    公开(公告)号:CN118657808B

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202411140175.2

    申请日:2024-08-20

    Abstract: 本申请公开了基于物理信息融合的流场特征提取跟踪方法、装置、设备,涉及流场处理技术领域,包括:获取三维时序流场的各时间步下的流场数据;识别各时间步下流场数据中属于涡区域的数据点,基于数据点对各时间步下的流场区域进行空间联通区域分割,得到单时间步下的涡区域;计算各涡区域的各数据点对应涡旋强度、涡度值、局部剪切率,得到各涡区域的物理属性信息;基于物理属性信息分别构建涡区域的属性矩阵,利用预设主成分分析法对各属性矩阵进行矩阵提取,得到各涡区域的目标属性矩阵;根据相邻时间步下目标属性矩阵之间的相似度计算结果构建特征相似度矩阵,遍历特征相似度矩阵,判断三维时序流场在不同时间步下所属的目标流场事件类型。

    非结构隐式LUSGS线程并行方法、设备、介质及系统

    公开(公告)号:CN117056090A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311323608.3

    申请日:2023-10-13

    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。

    基于DG处理数据的方法、装置、设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN115329250B

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202211250537.4

    申请日:2022-10-13

    Abstract: 本申请公开了计算机技术领域内的一种基于DG处理数据的方法、装置、设备及可读存储介质。本申请在获取到待处理的网格数据后,重构网格数据得到目标结构的新网格数据;按照当前的硬件环境确定新网格数据在硬件环境中的存取方式;在硬件环境中基于间断迦辽金和存取方式并行处理新网格数据,得到处理结果。本申请通过转换数据结构,并设定与硬件环境对应的数据存取方式,提高了整个方案的适配能力,从而提升了网格数据计算方案的适配程度,增加了方案通用性。同时,该方案并行处理数据,可提升计算效率和计算性能。本申请提供的一种基于DG处理数据的装置、设备及可读存储介质,也同样具有上述技术效果。

Patent Agency Ranking