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申请/专利权人：中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所

摘要：本发明涉及智能流体力学技术领域，特别涉及一种点对点气动热预测方法、装置、设备、介质和程序产品。包括：对超声速飞行器的流场数据进行预处理，并生成流场数据的流场结构标签；将流场数据和流场结构标签输入至预先构建的结构识别网络，对结构识别网络进行训练，得到结构识别模型；将流场数据和结构识别模型输出的识别结果作为第一形状输入，将曲率形状信息作为第二形状输入，采用点对点训练方式，将第一形状输入、第二形状输入和流场数据对应的气动热数据标签输入至预先构建的气动热预测网络，训练得到气动热预测模型。本方案的气动热预测模型有较强的外形泛化能力，适用于完全不同的飞行器外形下的气动热预测。

主权项：1.一种点对点气动热预测方法，其特征在于，包括：对超声速飞行器的流场数据进行预处理，并生成所述流场数据的流场结构标签；将所述流场数据和所述流场结构标签输入至预先构建的结构识别网络，对所述结构识别网络进行训练，得到结构识别模型；其中，预先构建的结构识别网络为三维卷积网络，输出通道为4通道识别结果，分别为涡旋、激波、膨胀波和其他；将所述流场数据和所述结构识别模型输出的识别结果作为第一形状输入，将曲率形状信息作为第二形状输入，采用点对点训练方式，将所述第一形状输入、所述第二形状输入和所述流场数据对应的气动热数据标签输入至预先构建的气动热预测网络，训练得到气动热预测模型；所述对超声速飞行器的流场数据进行预处理，并生成所述流场数据的流场结构标签，包括：对超声速飞行器的流场数据进行网格变换，以将三维空间上的非均匀网格转换为均匀网格，得到每一个均匀网格点上的流场数据；所述流场数据至少包括每一个均匀网格点上的速度场、密度场和坐标信息；针对每一个均匀网格点，均执行：基于当前均匀网格点的速度场，计算当前均匀网格点的涡量；基于平均涡量和当前均匀网格点的涡量，计算当前均匀网格点的瞬时涡量偏差，以基于所述瞬时涡量偏差确定当前均匀网格点的涡旋标签；基于当前均匀网格点的所述速度场和所述密度场，确定当前均匀网格点上气体密度在流场速度方向上的一阶导数和二阶导数，以基于所述二阶导数为零值时对应一阶导数的大小来确定激波标签和膨胀波标签。

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