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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：基于物理神经网络的流热固耦合计算方法，涉及流热固耦合力学应用技术领域，解决现有方法需要耗费大量时间和计算资源，以及对于流热固耦合等复杂耦合问题中仍未有解决方法等问题，该方法通过训练点采样模块，N‑S方程组、导热微分方程、弹性力学方程组共同求解模块以及判断计算收敛模块实现整场耦合计算；本方法通过对流体域与固体域建立一套神经网络进行求解的整场计算方案，称为整场耦合计算方法。本发明不需要对控制方程进行离散，用空间采样代替了网格划分进行了空间的离散，并且能够实现流体力学、传热学、弹性力学的双向耦合计算。这有利于得到更为准确的固体域和流体域的物理场信息。

主权项：1.基于物理神经网络的流热固耦合计算方法，其特征是：该方法通过训练点采样模块，N-S方程组、导热微分方程、弹性力学方程组共同求解模块以及判断计算收敛模块实现整场耦合计算；具体过程如下：步骤A、采用训练点采样模块在计算流体域、固体域及边界上采样；设定计算几何模型文件作为训练点采样模块的输入，在固体域、流体域、边界面上随机采样，模块的输出为固体域内训练采样点坐标、流体域内训练采样点坐标，边界面上训练采样点的坐标以及边界面上训练采样点的外法线向量；步骤B、采用N-S方程组、导热微分方程和弹性力学方程组共同求解模块，输入方程组的定解条件及其对应训练采样点，边界面上训练采样点的外法向量，训练神经网络n次后，输出为固体域的温度场、应力场、应变场、位移场以及对应物理场的各阶偏导数场，流体域的压力场、速度场、密度场、温度场以及相应物理场的各阶偏导数场；步骤C、采用判断计算收敛模块进行流热固双向耦合求解；采用判断计算收敛模块判断步骤B中的固体域的位移场与零的相对误差是否小于0.001，判断神经网络的损失函数是否小于0.001，相对误差小于0.001且损失函数小于0.001时，则判断计算收敛，输出所述共同求解模块中的物理场预测层神经网络，该神经网络即为所有物理场的拟合函数，输出步骤B中的固体域的温度场、应力场、应变场、位移场以及对应物理场的各阶偏导数场，流体域的压力场、速度场、密度场、温度场以及相应物理场的各阶偏导数场；如果否，根据步骤B中得到的固体域位移场，重新确定流体域和固体域的计算边界，返回步骤A。

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