用于高精度流场计算的机器学习三维网格自适应方法技术

技术编号:43320840 阅读:17 留言:0更新日期:2024-11-15 20:20
本发明专利技术实施例公开了一种用于高精度流场计算的机器学习三维网格自适应方法,涉及面向计算流体力学的三维网格自适应技术和机器学习技术,能够高效生成符合流场结构的高质量三维自适应网格,达到提升流场数值模拟的精度和效率的目的。本发明专利技术包括:服务器接收用户终端发送的初始网格数据和流场条件参数;根据流场条件和初始网格生成初始流场数据;之后利用该数据训练多层感知机,预测流场解;构建SOM网络训练数据样本库,并利用初始网格构造SOM神经网络结构;训练SOM神经网络更新三维网格节点坐标,得到节点密度分布符合初始流场结构的高质量三维网格并向用户终端发送。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算流体力学的三维网格自适应技术,尤其涉及一种用于高精度流场分析优化的机器学习三维网格自适应方法。


技术介绍

1、计算流体力学(cfd)已成为航空航天、汽车制造和能源等行业不可或缺的一部分,尤其是在复杂流场计算与分析优化方面。然而,随着模拟复杂度的提升,特别是在三维建模场景中,对于网格自适应方法的需求不断增加。三维网格自适应在cfd领域中是一个最具挑战性的问题,主要是随着维度的提升,空间中流场的变化更为复杂、网格自适应算法对数据的处理更为困难。

2、三维网格自适应的目的是在保证计算资源合理利用的前提下,通过动态调整节点密度分布来提升计算精度。网格需要在流场中的高梯度区域,如流体流动的边界层、激波以及漩涡等;而在流动特性变化平缓的区域,网格则可以稀疏以减少计算代价。这种计算资源最优分配的过程,如果采用传统的手动调整方式,不仅耗时耗力,而且高度依赖于人工经验,尤其是在复杂的三维流场中。

3、尽管现有的网格自适应方法,如局部加密法和移动网格法,在二维流场模拟中已经得到了初步的应用,但这些方法在三维问题中的应用仍然面临着巨大的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于高精度流场分析优化的机器学习三维网格自适应方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述初始三维网格数据包括所述初始三维网格节点坐标、节点数量和节点间的拓扑连接关系;

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,步骤2,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述利用所述输入-输出样本对训练多层感知机,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在步骤102中,用于监督多层感知机训练的损失函数为:其中,N为初始三维网格节点数,yi为第i个节点上的流场解,为第i个节点上的预测流场解。...

【技术特征摘要】

1.一种用于高精度流场分析优化的机器学习三维网格自适应方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述初始三维网格数据包括所述初始三维网格节点坐标、节点数量和节点间的拓扑连接关系;

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,步骤2,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述利用所述输入-输出样本对训练多层感知机,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在步骤102中,用于监督多层感知机训练的损失函数为:其中,n为初始三维网格节点数,yi为第i个节点上的流场解,为第i个节点上的预测流场解。

6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述三维均匀背景网格是在初始三维网格空间内生成的,根据初始三维网格边界大小确定采点范围[...

【专利技术属性】
技术研发人员:吕宏强虞建刘学军唐天成刘宇飞麦梓伦
申请(专利权)人:南京航空航天大学
类型:发明
国别省市:

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