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申请/专利权人：熙流数字科技(上海)有限公司
摘要：本发明涉及一种基于熵优化弛豫模型的格子玻尔兹曼方法、装置、计算机设备和存储介质，首先，获取碰撞前的分布函数并进行累积量变换，得到高阶和低阶累积量。高阶累积量捕捉更多流动细节。通过熵优化方法最大化高阶累积量的局部熵值，调整松弛系数，保证模拟的稳定性和精度。然后，对低阶和优化后的高阶累积量进行逆累积量变换，得到碰撞后的分布函数。最后，将碰撞后的分布函数在网格点间迁移，并更新分布函数，模拟流体流动过程。本发明提高了模拟的精度和稳定性，减少数值震荡和误差累积，特别是在高雷诺数流动和复杂几何形状模拟方面，提供了有效解决方案，为未来流体力学仿真提供了新思路和方法。
主权项：1.一种基于熵优化弛豫模型的格子玻尔兹曼方法，其特征在于，包括以下步骤：获取碰撞前的分布函数，并对所述分布函数进行累积量变换处理，得到多个累积量，其中，所述多个累积量中包括高阶累积量和低阶累积量；采用熵优化处理方法最大化所述高阶累积量的局部熵值，得到优化后的高阶累积量；采用逆累积量变换公式，对所述低阶累积量和所述优化后的高阶累积量进行逆变换处理，得到碰撞后的分布函数；将所述碰撞后的分布函数在物理空间中进行迁移处理，并更新各个网格点的分布函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 熙流数字科技(上海)有限公司 基于熵优化弛豫模型的格子玻尔兹曼方法、装置
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