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一种生物流体流动拟合方法、系统、终端及介质技术方案

技术编号:43344946 阅读:24 留言:0更新日期:2024-11-15 20:42
本发明专利技术公开了一种生物流体流动拟合方法、系统、终端及介质,其中方法包括:构建生物流体流动计算域以及确定基于CBS型方程的控制方程,确定初始条件约束和边界条件约束;选取用于模型训练的初始点、边界点和残差点,构建样本数据集;构建神经网络模型;构建控制方程损失、初始条件损失、边界条件损失,并采用加权形式得到损失函数;设置初始条件损失、边界条件损失和控制方程损失的权重调整规则,采用样本数据集对神经网络模型进行训练,得到CBS型方程拟合模型;将生物流体待拟合点时空坐标输入CBS型方程拟合模型,得到待拟合点的波的高度。本发明专利技术对损失函数中各项损失的权重更新进行了优化设计,实现了对生物流体流动的高精度拟合。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生物流体力学,尤其涉及一种生物流体流动拟合方法、系统、终端及介质


技术介绍

1、生物流体力学力图用力学的理论和方法来解释和分析生物体所呈现的各类生理现象,如通过对心血管系统的流体力学问题的研究,阐明血液流动的基本规律以及某些心血管疾病对血液流动可能存在的影响,为心血管疾病的诊断和防治提供帮助。对于生物流体中的运动规律,目前,一些方案中通过采用calogero-bogoyavlenskii-schiff型(cbs型)方程来描述生物流体力学中的某些非线性现象,以刻画流体运动的规律。目前主要采用解析方法和数值方法来进行求解基于cbs型方程实现生物流体流动拟合,但是,这两种方法对初始边界数据依赖性较强,难以在初始和边界条件大部分缺失的情况下获得稳定的解,拟合效果有待提高。且由于大部分传统求解方法通过时空离散构建网格的方式来进行求解,导致这些方法在面对高维问题时容易出现维数灾难问题,且难以在复杂几何外形上生成网格。

2、随着人工智能的发展,具有很强的非线性建模能力的深度神经网络在很多领域取得了成果,在最近的研究中,研究者们提出将先验物理知本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种生物流体流动拟合方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的生物流体流动拟合方法,其特征在于,所述控制方程表示如下:

3.根据权利要求1所述的生物流体流动拟合方法,其特征在于,所述初始条件约束由初始时刻的解析数据提供,所述边界条件约束由空间域边界处的解析数据提供;

4.根据权利要求1所述的生物流体流动拟合方法,其特征在于,采用均匀抽样方法、随机抽样方法和拉丁超立方抽样方法中的至少一种在计算域中选取用于模型训练的初始点、边界点和残差点。

5.根据权利要求1所述的生物流体流动拟合方法,其特征在于,损失函数表示如下:

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【技术特征摘要】

1.一种生物流体流动拟合方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的生物流体流动拟合方法,其特征在于,所述控制方程表示如下:

3.根据权利要求1所述的生物流体流动拟合方法,其特征在于,所述初始条件约束由初始时刻的解析数据提供,所述边界条件约束由空间域边界处的解析数据提供;

4.根据权利要求1所述的生物流体流动拟合方法,其特征在于,采用均匀抽样方法、随机抽样方法和拉丁超立方抽样方法中的至少一种在计算域中选取用于模型训练的初始点、边界点和残差点。

5.根据权利要求1所述的生物流体流动拟合方法,其特征在于,损失函数表示如下:

6.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:贾婷婷李亚娟龙军
申请(专利权)人:中南大学
类型:发明
国别省市:

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