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申请/专利权人：元始智能科技(南通)有限公司
摘要：本发明提供一种基于机理唯象模型多工况流场仿真求解方法及装置，该方法包括：获取目标工况下的多个目标稀疏监测点的流场数据；将多个目标稀疏监测点的流场数据，以及目标流场网格的坐标，输入至机理唯象模型，重构得到目标工况下的目标全局监测点的流场数据；其中，机理唯象模型是基于多个样本工况下的直接数值模拟数据、样本流场网格的坐标，以及对直接数值模拟数据进行多次下采样所形成的多个样本稀疏监测点的流场数据，对改进的物理信息嵌入神经网络进行训练得到的；改进的物理信息嵌入神经网络是通过在物理信息嵌入神经网络的头部，增加基于多头注意力机制构建的编码模块形成的。本发明实现高效、精准、低成本地进行多工况流场仿真求解。
主权项：1.一种基于机理唯象模型多工况流场仿真求解方法，其特征在于，包括：获取目标工况下的多个目标稀疏监测点的流场数据；将多个所述目标稀疏监测点的流场数据，以及目标流场网格的坐标，输入至机理唯象模型，重构得到所述目标工况下的目标全局监测点的流场数据；所述目标全局监测点包括所述目标流场网格内所有的监测点；多个所述目标稀疏监测点为所述目标流场网格内的部分监测点；其中，所述机理唯象模型是基于多个样本工况下的直接数值模拟数据、样本流场网格的坐标，以及对所述直接数值模拟数据进行多次下采样所形成的多个样本稀疏监测点的流场数据，对改进的物理信息嵌入神经网络进行训练得到的；所述改进的物理信息嵌入神经网络是通过在物理信息嵌入神经网络的头部，增加基于多头注意力机制构建的编码模块形成的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 元始智能科技(南通)有限公司 基于机理唯象模型多工况流场仿真求解方法及装置
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