基于双流神经网络的流体动力学过程参数计算方法及应用
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于双流神经网络的流体动力学过程参数计算方法及应用，该方法先将Burgers方程的真实速度值输入流体动力学过程参数计算模型的双流神经网络，分别预测上风向和下风向的有限差分系数；然后利用多视角空间融合模块将上风向和下风向的有限差分系数融合，并结合每个点处的权重值生成中心点处的有限差分系数，然后计算空间导数和时间导数，进而可通过时间导数值预测速度值。通过本发明的方法提高了差分系数的准确性。
基本信息
专利标题 ：
基于双流神经网络的流体动力学过程参数计算方法及应用
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114429079A
申请号 ：
CN202111660445.9
公开（公告）日 ：
2022-05-03
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
聂婕耿浩冉王成龙王京禹陈昊杨启成
申请人 ：
中国海洋大学
申请人地址 ：
山东省青岛市崂山区松岭路238号
代理机构 ：
青岛华慧泽专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
赵梅
优先权 ：
CN202111660445.9
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F30/28 G06F30/23 G06N3/04 G06N3/08 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
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211230
申请日 : 20211230
2022-05-03 ：
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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