一种湍流流场超分辨率重建方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种湍流流场超分辨率重建方法及系统，属于湍流流场超分辨率重建领域。该方法包括以下步骤：首先获取需要进行超分辨率重建的湍流数据帧，并进行数据预处理，得到预处理后的数据切片；随后构建重建模型，将预处理后的数据切片输入重建模型，得到重建后的数据切片；重建模型包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块和湍流高分辨率重建模块；最后将重建后的数据切片进行融合，以获得完整的重建后的高分辨率数据帧。本发明专利技术提出了一种湍流流场超分辨率重建方法，该方法在超分辨率重建湍流物理特性方面效果更加优秀，即该方法能够更清晰、更准确的重建湍流小尺度结构。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及湍流流场超分辨率重建领域，特别涉及一种基于深度学习的湍流流场超分辨率重建方法及系统。

技术介绍

1、海洋湍流是由不同尺度、振幅和相干度构成的复杂多尺度系统。这种多尺度结构，尤其是高精度小尺度结构，对于探究湍流流场原理至关重要。现阶段，研究人员主要通过两种方式采集湍流场数据，一种是使用高性能计算机集群通过直接数值模拟(directnumerical simulation，dns)的方法获取仿真数据，另一种是通过粒子图像速度测量技术(particle image velocity measurement，piv)采集实际湍流数据。受限于设备精度以及成本等问题，这两种方法获取的湍流流场数据的空间分辨率受到极大的限制。因此，设计一种低成本的湍流流场的超分辨率重建方法，以提高湍流流场的空间分辨率，重建流场的精细结构，对于研究人员进一步探究湍流演化相关机制意义重大。

2、在早期，研究人员通常使用基于数学的插值算法对湍流流场进行重建。尽管这些插值算法处理速度快，适用范围广，但它们均忽略了湍流流场的边缘特征，难以重建湍流的高频细节。

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【技术保护点】

1.一种湍流流场超分辨率重建方法，其特征在于包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种湍流流场超分辨率重建方法，其特征在于，步骤a中：使用约翰霍普金斯大学开源湍流数据库作为数据源，从该数据库的各向同性湍流数据库和湍流管道流数据库中随机抽取数据帧以构建数据集；

3.根据权利要求1所述的一种湍流流场超分辨率重建方法，其特征在于，步骤b1中：浅层特征提取模块包括一个卷积核为3×3，步长为1的卷积层，浅层特征提取模块用于初步提取湍流场中的浅层特征，将湍流场从三维空间映射到更高维度的特征空间；

4.根据权利要求1所述的一种湍流流场超分辨率重建方法，其特征在于，...

【技术特征摘要】

1.一种湍流流场超分辨率重建方法，其特征在于包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种湍流流场超分辨率重建方法，其特征在于，步骤a中：使用约翰霍普金斯大学开源湍流数据库作为数据源，从该数据库的各向同性湍流数据库和湍流管道流数据库中随机抽取数据帧以构建数据集；

3.根据权利要求1所述的一种湍流流场超分辨率重建方法，其特征在于，步骤b1中：浅层特征提取模块包括一个卷积核为3×3，步长为1的卷积层，浅层特征提取模块用于初步提取湍流场中的浅层特征，将湍流场从三维空间映射到更高维度的特征空间；

4.根据权利要求1所述的一种湍流流场超分辨率重建方法，其特征在于，步骤b2中：深层特征提取模块包括若干个多尺度mstb块和一个卷积核为3×3，步长为1的卷积层；其中，mstb块用于提取湍流流场中的各种非线性深层特征，卷积层用于对前面若干个mstb块提取到的深层特征进行细化融合；

5.根据权利要求4所述的一种湍流流场超分辨率重建方法，其特征在于：每个mstb块依次包括一个局部特征提取模块，若干个串行的混合注意力模块，一个卷积核为3×3、步长为1的第一卷积层，一个relu激活函数模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玉飞，刘秀燕，周炜，亓琦，邓兆鹏，
申请(专利权)人：青岛理工大学，
类型：发明
国别省市：