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申请/专利权人：四川天府流体大数据研究中心
摘要：本申请公开了一种雷诺应力预测方法、装置、设备及介质，涉及流体力学技术领域，包括：计算湍流流动场景中的湍流数据；将原始速度特征数据作为第一目标训练数据，利用第一目标训练数据对隐式预测湍动能模型进行速度场特征与湍动能映射关系的模型训练，得到目标隐式预测湍动能模型；将湍流数据的张量不变量与速度分量、位置信息进行特征拼接，得到第二目标训练数据，将第二目标训练数据输入预设深度神经网络，通过预设深度神经网络得到标量基函数；将目标湍流流动场景的目标湍流数据输入至基于目标隐式预测湍动能模型和标量基函数构建的雷诺应力预测模型，以通过雷诺应力预测模型对输出的各向同性张量和各向异性张量进行拟合处理，以得到雷诺应力。
主权项：1.一种雷诺应力预测方法，其特征在于，包括：利用预设有效黏度假设方法计算湍流流动场景中的湍流数据；将原始速度特征数据作为第一目标训练数据，利用所述第一目标训练数据对隐式预测湍动能模型进行速度场特征与湍动能映射关系的模型训练，以得到用于预测湍动能的目标隐式预测湍动能模型；将所述湍流数据中的张量不变量与速度分量、位置信息进行特征拼接，以得到第二目标训练数据，将所述第二目标训练数据输入预设深度神经网络，以便通过所述预设深度神经网络得到标量基函数；将目标湍流流动场景的目标湍流数据输入至基于所述目标隐式预测湍动能模型和所述标量基函数构建的雷诺应力预测模型，以便通过所述雷诺应力预测模型对基于所述目标隐式预测湍动能模型输出的各向同性张量和基于所述标量基函数输出的各向异性张量进行拟合处理，以得到对应的雷诺应力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川天府流体大数据研究中心 一种雷诺应力预测方法、装置、设备及介质
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