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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明提供一种基于图像增强与注意力机制的翼型几何参数快速计算方法，涉及翼型设计领域。该方法包括：构建多源增强样本集；构建用于翼型参数求解的基于注意力机制的卷积神经网络模型并进行训练，利用训练好的目标模型进行翼型几何参数的计算。本发明利用可学习图像压缩器模块，缩小图像尺寸降低训练成本的同时尽可能保留特征信息；利用注意力机制捕获图像全局特征分布机制，提升神经网络模型训练效率和几何参数求解速度，本发明实现了直接基于翼型二维图像得到翼型几何参数，不仅能够实现翼型反设计过程的闭环验证，还能够提高不同形式翼型数据库间的转换效率，改善翼型设计与数据挖掘质量。
主权项：1.一种基于图像增强与注意力机制的翼型几何参数快速计算方法，其特征在于，所述方法包括：构建包括符号距离函数图像和符号距离函数图像的几何参数的多源增强样本集；构建用于翼型参数求解的基于注意力机制的卷积神经网络模型，作为目标模型；基于注意力机制的卷积神经网络模型包括：可学习图像压缩器模块、融合通道-空间注意力机制的残差网络模块和回归器模块；其中，可学习图像压缩器模块用于对符号距离函数图像的特征进行降维，生成压缩图像；融合通道-空间注意力机制的残差网络模块用于对压缩图像进行特征提取和注意力计算，生成融合特征；回归器模块用于对所述融合特征进行回归计算，获得符号距离函数图像对应的模型计算几何参数；采用所述多源增强样本集对所述目标模型进行训练，获得训练好的目标模型；利用训练好的目标模型进行翼型几何参数的计算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于图像增强与注意力机制的翼型几何参数快速计算方法
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