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申请/专利权人：中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
申请日：2024-05-13
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118171207A
主分类号：G06F18/2431
分类号：G06F18/2431;G06F18/213;G06F30/28;G06F113/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本发明公开了一种基于涡量和雷诺数映射关系的三维流场智能分类方法，其包括将三维流场中的流场属性集中的每个离散采样点定义为具有位置、时间和速度三个物理量，将三维涡量定义为速度的旋度；将三维涡量表征为二维涡量；推导出二维涡量与雷诺数的对应关系，得到三维流场分类标准；通过连续采样时间的二维涡量，计算得到二维涡量时间序列，并将其作为二维涡量智能分类模型的输入；将二维涡量时间序列作为二维涡量智能分类模型的训练样本并对其进行训练，得到训练好的二维涡量智能分类模型；将新的二维涡量时间序列输入训练好的二维涡量智能分类模型中，得到三维流场所属分类。本发明提高了三维流场的分类效率。
主权项：1.一种基于涡量和雷诺数映射关系的三维流场智能分类方法，其特征在于，包括：步骤1：将三维流场中的流场属性集中的每个离散采样点定义为具有位置、时间和速度三个物理量，将三维涡量定义为速度的旋度；步骤2：采用数据降维方法，将三维涡量表征为二维涡量；步骤3：基于动量方程，推导出二维涡量与雷诺数的对应关系，得到三维流场分类标准；步骤4：通过连续采样时间的二维涡量，计算得到二维涡量时间序列，并将其作为步骤5的二维涡量智能分类模型的输入；步骤5：将二维涡量时间序列作为二维涡量智能分类模型的训练样本并对其进行训练，得到训练好的二维涡量智能分类模型；步骤6：将新的二维涡量时间序列输入训练好的二维涡量智能分类模型中，得到三维流场所属分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种基于涡量和雷诺数映射关系的三维流场智能分类方法
免责声明
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