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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明公开了一种基于大涡模拟的大气边界层湍流智能生成方法，通过构建时空分辨率提升模型，利用空间分辨率提升模块对低分辨率湍流数据进行空间上的分辨率提升，利用时间分辨率提升模块中的编码器提取高空间分辨率湍流流畅的空间特征，利用时序预测模型用于提取湍流空间特征中的时间特征并预测下一时刻的时间特征；利用解码器用于重构高空间分辨率湍流流场；如此，本发明能够利用低时空分辨率的湍流数据，逐步生成出具有高时空分辨率的湍流数据，能够避免无限递归导致的流场模糊问题，突破了以往湍流生成方法局限于低雷诺数流场的适用场景，能够实现大气边界层的高雷诺数湍流流场的生成。
主权项：1.一种基于大涡模拟的大气边界层湍流智能生成方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：获取原始的低分辨率湍流数据和高分辨率湍流数据，并分别对低分辨率湍流数据和高分辨率湍流数据进行归一化处理，得到湍流数据集；步骤二：构建时空分辨率提升模型，所述时空分辨率提升模型包括空间分辨率提升模块和时间分辨率提升模块；所述空间分辨率提升模块采用卷积自动编码器并用于对低分辨率湍流数据进行空间上的分辨率提升；所述时间分辨率提升模块包括编码器、时序预测模型和解码器；所述编码器用于提取高空间分辨率湍流流畅的空间特征，所述时序预测模型用于提取湍流空间特征中的时间特征并预测下一时刻的时间特征；所述解码器用于重构高空间分辨率湍流流场；步骤三：利用数据集训练时空分辨率提升模型步骤四：采用k步递归方法，将低时空分辨率的湍流数据输入到时空分辨率提升模型内，得到空间分辨率和时间分辨率提升后的高时空分辨率的湍流数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于大涡模拟的大气边界层湍流智能生成方法
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