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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：一种基于物理信息神经网络的高超目标尾迹电子密度流场重构方法、系统、设备及介质，该方法通过CFD仿真计算分别获得电子密度数值、电子密度二维分布，并分别对其进行储存，并整理得到训练集，用流场重构模型在损失函数的监督下对训练集训练，从而得到训练好权重的流场重构模型，将未知二维分布的轴线电子密度向量数据输入训练好权重的流场重构模型，得到目标尾迹流场的二维电子密度分布；系统、设备及介质用于实现上述高超目标尾迹电子密度流场重构方法；本发明具有实用性强，可靠性好、精确性高的优点，可广泛应用于高超声速飞行器实验与设计、等离子体诊断、材料科学研究以及量子计算与模拟等领域。
主权项：1.一种基于物理信息神经网络的高超目标尾迹电子密度流场重构方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、获取不同马赫数目标尾迹流场中轴线上的电子密度数值，将电子密度数值储存为向量数据，得到轴线电子密度向量；获取与中轴线所在流场相对应的电子密度二维分布，将电子密度二维分布储存为矩阵数据；将向量数据与矩阵数据整理为训练集；步骤2、构建流场重构模型，所述流场重构模型包括第一全连接层、激活层、反卷积层、展平层、第二全连接层、第三全连接层以及重组层；将N-S方程中的连续性方程定义为流场重构模型的损失函数；步骤3、使用步骤2构建的流场重构模型在不同马赫数的高超目标尾迹流场中对步骤1中的训练集进行训练，同时利用步骤2的损失函数对该训练进行监督，直到损失函数收敛，得到训练好权重的流场重构模型；步骤4、利用未知二维分布的轴线电子密度向量数据作为输入向量，使用步骤3中训练好权重的流场重构模型对输入向量进行预测，得到目标尾迹流场的二维电子密度分布。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种基于物理信息神经网络的高超目标尾迹电子密度流场重构方法、系统、设备及介质
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