1)流场问题 2)数据集 3)深度学习模型 3.解决方案 1)网络结构 2)DeepCFD模型 3)损失函数 4)训练细节 4.代码结构及参数说明 1)自定义代码结构 2)参数说明 3)部分训练日志如下: 5.实验对比 1)误差对比 2)计算效果对比 3)效果展示 1.遇到问题 计算流体力学(Computational fluid dynamics, CFD)通过对N
文章提出了一种结合有限差分物理约束和图神经网络的无监督流场预测方法,被用于多块结构网格离散下的流场预测。
AMGNET 是一种基于图神经网络的 CFD 计算模型，该模型可以预测在不同物理参数下的流场。图3.1为模型的网络结构图，该模型的基本原理就是将网格结构转化为图结构，然后通过网格中节点的物理信息、位置信息以及节点类型对图中的节点和边进行编码。接着对得到的图神经网络使用基于代数多重网格算法(Olson and Schroder,...
38、将翼型点云中所有翼型点的坐标作为第一输入,将流体点云中所有流体点的坐标作为第二输入,将流场数据作为第三输入,输入至上述任意一实施例中所述的翼型流场预测网络训练方法所训练得到的翼型流场预测网络进行翼型流场预测。 39、第四方面,一种实施例中提供一种计算机可读存储介质,所述介质中存储有程序,所述程序能够...
采用编码-解码的U-net网格求解边界条件与稳态流场之间的关系。 数据来源: 不同边界条件,Re=[0.5,5]*10e6,翼型仰角-22.5°到22.5°。在OpenFaom上采用RANS模型进行二维运算。对OpeFaom数据重构,获得网络所需要的训练集,验证集和测试集。 数据前处理:
在国家自然科学基金项目(批准号:11927802)资助下,北京航空航天大学杨立军教授团队与中国人民大学孙浩教授合作在非定常流场智能预测方面取得进展。研究成果以“生成式模型推演时空物理场(Learning spatiotemporal dynamics with a pretrained generative model)”为题,于2024年12月6日发表在《自然•机器智能》(Nature Machine...
Unet和稳态流场预测论文阅读笔记：一、研究目的与方法 研究目的：采用编码解码的Unet网格，研究边界条件与稳态流场之间的关系。研究方法：利用不同边界条件在OpenFoam上采用RANS模型进行二维运算，重构数据以获得训练集、验证集和测试集。二、数据前处理 数据截取：截取翼型附近128*128的数据，以减少训练量。
春来冬去根据气象流场模型预测在月日左右在 6月8日，气象专家的预测再次引爆关注：河北、河南、山东、江苏等地恐将迎来局部地区40度的刺酷高温，伴随而来的更是长期少雨的闷热天气。这个消息是否让你想起了前段时间被高温支配的恐惧？：40度的气温为什么今年频繁发生？是天灾还是人祸？这一气象局提前敲响的警钟，会...
中国科学院工程热物理研究所在压气机流场预测方面开展了系列研究。借助深度学习强大的非线性特征提取能力,建立了深度注意力对称神经网络模型(DASNN)对压气机不同径向位置处流场进行重构。通过对压气机逐排建模,并对三维流场进行切片处理,将复杂的三维建模问题转化为较为简单的二维流场预测,大大降低了神经网络模型的复杂...
AMGNET 是一种基于图神经网络的 CFD 计算模型,该模型可以预测在不同物理参数下的流场。 图3.1为模型的网络结构图,该模型的基本原理就是将网格结构转化为图结构,然后通过网格中节点的物理信息、位置信息以及节点类型对图中的节点和边进行编码。接着对得到的图神经网络使用基于代数多重网格算法(Olson and Schroder, ...