公开(公告)号：CN118446139A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410907673.9

申请日：2024-07-08

Applicant: 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所

Inventor： 刘枫 ,  吴岸平 ,  李宇玻 ,  黎建辉 ,  蒋万秋 ,  李国强

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/27 ,  G06F17/12 ,  G06N3/09 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的对流扩散方程梯度演化方法，涉及计算流体力学领域，包括：S1、在一维对流扩散方程中引入修正函数#imgabs0#，以得到附加源项的对流方程组，S2、随机引入不同的函数表达式代入S1的对流方程组中，将计算的结果作为训练数据集；S3、采用训练数据集对符号回归神经网络进行训练，并将修正函数#imgabs1#作为优化自变量，对应的收敛步数作为优化目标函数，得到修正方程#imgabs2#；S4、将#imgabs3#代入对流方程组中完成梯度演化求解。本发明提供一种基于机器学习的对流扩散方程梯度演化方法，将符号回归的机器学习方法运用于对流扩散方程的梯度演化求解上，能将求解效率提高四到五倍。

公开(公告)号：CN118446139B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410907673.9

申请日：2024-07-08

Applicant: 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所

Inventor： 刘枫 ,  吴岸平 ,  李宇玻 ,  黎建辉 ,  蒋万秋 ,  李国强

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/27 ,  G06F17/12 ,  G06N3/09 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的对流扩散方程梯度演化方法，涉及计算流体力学领域，包括：S1、在一维对流扩散方程中引入修正函数#imgabs0#，以得到附加源项的对流方程组，S2、随机引入不同的函数表达式代入S1的对流方程组中，将计算的结果作为训练数据集；S3、采用训练数据集对符号回归神经网络进行训练，并将修正函数#imgabs1#作为优化自变量，对应的收敛步数作为优化目标函数，得到修正方程#imgabs2#；S4、将#imgabs3#代入对流方程组中完成梯度演化求解。本发明提供一种基于机器学习的对流扩散方程梯度演化方法，将符号回归的机器学习方法运用于对流扩散方程的梯度演化求解上，能将求解效率提高四到五倍。

公开(公告)号：CN119377526A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411290843.X

申请日：2024-09-14

Applicant: 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所

Inventor： 刘枫 ,  李宇玻 ,  吴岸平 ,  黎建辉 ,  蒋万秋 ,  李国强

IPC: G06F17/11

Abstract: 本发明属于计算流体力学领域，公开了一种基于梯度演化的一维对流扩散方程高效数值计算方法，包括确定一维对流扩散模型方程组的定常解和解析解；设置变量u的空间梯度T；建立梯度演化方法并进行数值计算和后处理；确立梯度演化方程。本发明的基于梯度演化的一维对流扩散方程高效数值计算方法在求解一维对流扩散方程时，通过在空间梯度项中人工添加修正函数，将原始的对流扩散方程变换为附加源项的对流方程组，将原方程二阶偏导扩散项降阶为一阶偏导，稳定性条件提高了一个数量级，降低了计算负担，提高了计算效率。