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申请/专利权人：青岛科技大学
摘要：本发明属于人工智能技术领域，涉及基于CCNN的SPH模拟外力驱动场景流的方法及装置。所述方法包括：改造光滑粒子动力学时间推进格式，在改造的时间推进格式中用连续卷造神经网络矫正流体粒子的位移；用经典的光滑粒子动力学方法模拟外力驱动的场景流，生成多个流场流速随时间演化的数据集作为训练集；用训练集训练所述连续卷积神经网络；按照改造的光滑粒子动力学模型的时间推进格式，更新流体粒子的位置和速度，模拟给定的外力驱动场景流。本发明的技术方案简化了时间推进格式中的加速度项，增大了时间推进步长，提高了外力驱动下场景流的数值模拟效率，可快速模拟不同外力和场景下，不同粘度流体的流动。
主权项：1.基于CCNN的SPH模拟外力驱动场景流的方法，其特征在于，所述方法包括：（1）改造光滑粒子动力学时间推进格式，在改造的时间推进格式中用连续卷积神经网络矫正流体粒子的位移；（2）用经典的光滑粒子动力学方法模拟外力驱动的场景流，生成多个流场流速随时间演化的数据集作为训练集；（3）用训练集训练所述连续卷积神经网络；（4）按照改造的光滑粒子动力学模型的时间推进格式，更新流体粒子的位置和速度，模拟给定的外力驱动场景流。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛科技大学 基于CCNN的SPH模拟外力驱动场景流的方法及装置
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