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公开(公告)号：CN111651930A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010376762.7
申请日：2020-05-07
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 , 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于极限学习机的流场涡区域检测方法，包括：步骤1、根据流场数据的速度场和物理坐标计算涡量场，对流场内所有物理网格点进行旋涡区域标记，得到标签数据；步骤2、对涡量场进行网格转换，得到计算网格下的涡量场；步骤3、对计算网格下的涡量场进行归一化操作；步骤4、对归一化后的涡量场和标签数据采样得到采样数据；步骤5、构建极限学习机网络模型，利用采样数据对该模型进行训练，得到流场涡检测网络模型；步骤6、对待测流场采样，将采样数据输入网络模型进行涡区域检测，输出检测结果。本发明采用逐块判断减少了数据重复计算，减少了单个流场的检测时间，同时减少了神经网络中的参数量，使得网络的训练时间变快。
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公开(公告)号：CN116069676A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310364528.6
申请日：2023-04-07
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本申请公开了一种版本对比方法、装置、终端设备及存储介质，通过获取第一版本参数文件和第二版本参数文件，其中，第一版本参数文件至少包括第一参数名列表，第二版本参数文件至少包括第二参数名列表；比较第一参数名列表和第二参数名列表；若第一参数名列表中的第一参数名和第二参数名列表中的第二参数名不同，则根据第一参数名和第二参数名，确定待更新参数名；其中，待更新参数名与第一参数名相对应；根据待更新参数名，以及版本参数文件和参数名的对应关系，对第一版本参数文件进行更新，通过本发明实施例中建立的参数名和版本参数文件的对应关系，对参数名进行判断，使用参数名对版本参数文件进行更新，实现多版本解算器的参数自适应。
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公开(公告)号：CN118485025B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410919473.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本申请涉及计算流体力学技术领域，尤其涉及一种流场预测方法及系统，所述方法先利用前处理软件对流场建立网格；确定每个网格单元的壁面距离和法向量；然后基于流场外形，预先设置一定工况，并利用CFD软件迭代计算至收敛，得到相应工况下的流场变量；再将所述壁面距离、法向量以及目标物相对所述流场的攻角，作为预先构建的流场预测模型的输入，将所述流场变量作为流场预测模型的输出，对流场预测模型进行训练；最后利用训练后的流场预测模型对目标流场进行预测，得到目标流场变量。解决了现有技术中流场预测精度低计算收敛速度慢的技术问题。
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公开(公告)号：CN116069676B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310364528.6
申请日：2023-04-07
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本申请公开了一种版本对比方法、装置、终端设备及存储介质，通过获取第一版本参数文件和第二版本参数文件，其中，第一版本参数文件至少包括第一参数名列表，第二版本参数文件至少包括第二参数名列表；比较第一参数名列表和第二参数名列表；若第一参数名列表中的第一参数名和第二参数名列表中的第二参数名不同，则根据第一参数名和第二参数名，确定待更新参数名；其中，待更新参数名与第一参数名相对应；根据待更新参数名，以及版本参数文件和参数名的对应关系，对第一版本参数文件进行更新，通过本发明实施例中建立的参数名和版本参数文件的对应关系，对参数名进行判断，使用参数名对版本参数文件进行更新，实现多版本解算器的参数自适应。
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公开(公告)号：CN115982058A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310268753.X
申请日：2023-03-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本申请公开了一种计算流体力学代码错误定位方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，包括：确定出目标计算流体力学算例；根据各代码生成计算流体力学软件和记录信息，对记录信息进行分析，得到代码块集合，对目标计算流体力学算例进行计算，得到代码覆盖率信息和计算结果；若计算结果异常，则判断历史记录表中是否存在与异常标签相同的历史标签，若不存在，则确定出基准代码覆盖率信息，以确定出差异信息，根据差异信息确定出目标代码块，计算出代码错误率，判断代码错误率是否大于预设阈值，若大于，则将目标代码块作为错误代码块，并确定出位置信息。本申请能提高代码错误定位效率，增加代码错误定位准确性，降低代码错误定位复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111651930B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202010376762.7
申请日：2020-05-07
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极限学习机的流场涡区域检测方法，包括：步骤1、根据流场数据的速度场和物理坐标计算涡量场，对流场内所有物理网格点进行旋涡区域标记，得到标签数据；步骤2、对涡量场进行网格转换，得到计算网格下的涡量场；步骤3、对计算网格下的涡量场进行归一化操作；步骤4、对归一化后的涡量场和标签数据采样得到采样数据；步骤5、构建极限学习机网络模型，利用采样数据对该模型进行训练，得到流场涡检测网络模型；步骤6、对待测流场采样，将采样数据输入网络模型进行涡区域检测，输出检测结果。本发明采用逐块判断减少了数据重复计算，减少了单个流场的检测时间，同时减少了神经网络中的参数量，使得网络的训练时间变快。
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公开(公告)号：CN118485025A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410919473.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本申请涉及计算流体力学技术领域，尤其涉及一种流场预测方法及系统，所述方法先利用前处理软件对流场建立网格；确定每个网格单元的壁面距离和法向量；然后基于流场外形，预先设置一定工况，并利用CFD软件迭代计算至收敛，得到相应工况下的流场变量；再将所述壁面距离、法向量以及目标物相对所述流场的攻角，作为预先构建的流场预测模型的输入，将所述流场变量作为流场预测模型的输出，对流场预测模型进行训练；最后利用训练后的流场预测模型对目标流场进行预测，得到目标流场变量。解决了现有技术中流场预测精度低计算收敛速度慢的技术问题。
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公开(公告)号：CN115982058B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310268753.X
申请日：2023-03-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本申请公开了一种计算流体力学代码错误定位方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，包括：确定出目标计算流体力学算例；根据各代码生成计算流体力学软件和记录信息，对记录信息进行分析，得到代码块集合，对目标计算流体力学算例进行计算，得到代码覆盖率信息和计算结果；若计算结果异常，则判断历史记录表中是否存在与异常标签相同的历史标签，若不存在，则确定出基准代码覆盖率信息，以确定出差异信息，根据差异信息确定出目标代码块，计算出代码错误率，判断代码错误率是否大于预设阈值，若大于，则将目标代码块作为错误代码块，并确定出位置信息。本申请能提高代码错误定位效率，增加代码错误定位准确性，降低代码错误定位复杂度。
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公开(公告)号：CN118486732A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410679734.0
申请日：2024-05-29
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: H01L29/78 , H01L29/167 , H01L29/06 , H01L21/336
Abstract: 本发明公开一种基于SiGe材料的SJ‑VDMOS及其制备方法，该集成式器件包括源极，栅绝缘层，半绝缘多晶硅层，栅电极，绝缘体，漏电极，衬底漏区，外延层N型漂移区，外延层P型漂移区，基区，沟道衬底接触，源区。通过在外延层P型漂移区中引入锗硅材料，利用锗原子在硅晶格中产生的内部应力来优化电子的迁移率。使得该场效应管控制电流导通的效率更高能耗更低。由于引入的锗硅扩展了器件的工作温度范围，提高了热导率，可适用于高功率、高温工作环境。本发明的制备工艺由于场效应管引入的锗硅材料可以利用现有的硅基工艺平台制备，硅锗技术与现有的集成电路工艺兼容性良好，在不改变现有生产线的情况下，实现技术的升级和转换。
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公开(公告)号：CN118395214A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410579866.6
申请日：2024-05-11
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06F18/23 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于SOM‑SNN和Spiking‑SOM算法的事件流聚类方法，主要解决现有技术难以有效利用事件流中的历史脉冲信息和脉冲达到顺序信息造成的聚类速度慢、聚类效果差的问题。本发明构建的SOM‑SNN网络包含一层记忆层，将事件流中离散的脉冲转换为信息向量并存储，在每个时间窗口不断更新与累加。本发明提出的Spiking‑SOM算法通过空间相似度与分布相似度计算事件流脉冲信息与网络权值之间的相似性，分布相似度利用了事件流中脉冲到达的顺序信息。本发明有效利用了事件流中的历史脉冲信息和脉冲到达的顺序信息，以更快的速度实现了更好的事件流聚类效果。
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