一种基于生成式对抗网络的平面叶栅定常流动预测方法
实质审查的生效
摘要
一种基于生成式对抗网络的平面叶栅定常流动预测方法，首先，对平面叶栅CFD仿真实验数据进行预处理，在仿真实验数据中划分出测试数据集和训练数据集。其次，依次构建Encoding‑Forecasting网络模块、构建深度卷积网络模块、构建生成式对抗网络预测模型。最后，在测试集数据上进行预测：对测试集数据采用相同方式进行预处理，并按保存的最优的预测模型的输入要求调整数据维度；通过预测模型得到进气攻角为10°时的平面叶栅流场图像。本发明能够有效避免轴流压气机内部传感器测量范围有限的问题，其预测结果与CFD的计算结果高度吻合，具有较高的预测精度；基于数据驱动，通过训练不同数据集可以将模型方便地应用于不同叶型的轴流压气机的流场预测中，具有一定的普适性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于生成式对抗网络的平面叶栅定常流动预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114329826A
申请号 ：
CN202111577346.4
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
杨斌张鑫源孙希明全福祥
申请人 ：
大连理工大学
申请人地址 ：
辽宁省大连市甘井子区凌工路２号
代理机构 ：
辽宁鸿文知识产权代理有限公司
代理人 ：
苗青
优先权 ：
CN202111577346.4
主分类号 ：
G06F30/17
IPC分类号 ：
G06F30/17 G06F30/27 G06F30/28 G06N3/04 G06N3/08 G06F111/08 G06F113/08 G06F119/14
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/17
机械参量或变量的设计
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/17
申请日 : 20211222
申请日 : 20211222
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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