公开(公告)号：CN118377991B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410822519.1

申请日：2024-06-25

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： 吴岸平 ,  刘枫 ,  李宇玻 ,  涂亦钒 ,  蒋万秋 ,  高宏力

IPC: G06F17/11 ,  G06N20/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习技术的高阶本构方程源项重构方法，涉及流体动力学领域，包括：S1、通过对原有控制方程进行重构，以使重构后的控制方程中带有未知项数X1与系数X2；S2、基于深度学习方式修正高阶本构方程源项的自由参数；S3、将S2得到的自由参数嵌回到控制方程源项中，以修正的高阶本构方程对控制方程进行求解。发明提供一种基于深度学习技术的高阶本构方程源项重构方法，通过引入深度学习技术，将高阶本构方程中的非线性项融入NS方程源项，使得原本需迭代法求解的高阶本构方程通过模型训练方式进行替换，以降低迭代法求解的难度，从而提高计算效率，提高源项精度。

公开(公告)号：CN118690689A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202411171162.1

申请日：2024-08-26

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： 吴岸平 ,  刘枫 ,  李宇玻 ,  涂亦钒 ,  蒋万秋 ,  高宏力

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/09 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明属于计算流体力学领域，公开了一种基于符号回归构建高阶本构方程的方法，包括误差源项物理修正；数据采集与预处理；构建符号回归模型；构建高阶本构方程数学表达式；高阶本构方程模型评估与验证。本发明的基于符号回归构建高阶本构方程的方法，采用误差源项修正和数据预处理等手段，从根本上解决了高阶本构方程在源项确定和修正方面的局限性，使得高阶本构方程模型能够更加准确地反映实际流体流动，并提高高阶本构方程模型的建模准确性和预测能力。采用的符号推理方法，使得从数据驱动模型中提取可解释的信息和知识成为可能，帮助研究人员更好地理解流体力学系统中各变量之间的数学关系。

公开(公告)号：CN118377991A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410822519.1

申请日：2024-06-25

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： 吴岸平 ,  刘枫 ,  李宇玻 ,  涂亦钒 ,  蒋万秋 ,  高宏力

IPC: G06F17/11 ,  G06N20/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习技术的高阶本构方程源项重构方法，涉及流体动力学领域，包括：S1、通过对原有控制方程进行重构，以使重构后的控制方程中带有未知项数X1与系数X2；S2、基于深度学习方式修正高阶本构方程源项的自由参数；S3、将S2得到的自由参数嵌回到控制方程源项中，以修正的高阶本构方程对控制方程进行求解。发明提供一种基于深度学习技术的高阶本构方程源项重构方法，通过引入深度学习技术，将高阶本构方程中的非线性项融入NS方程源项，使得原本需迭代法求解的高阶本构方程通过模型训练方式进行替换，以降低迭代法求解的难度，从而提高计算效率，提高源项精度。