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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明涉及物体表面温度场信息获取技术领域，具体涉及一种物体表面温度场的获取方法。本发明提出了一种物体表面温度场获取模型，该模型在经典的物理知识神经网络（PINN）模型的基础上，在网络架构中增加遗忘层（dropout层）和批归一化层（BN层），以增强预测结果的精度和稳定性；每一层采用不同的激活函数，可以增强模型的非线性表达能力，让模型更好地求解和拟合目标变量，从而增加模型的泛化能力；模型训练时使用了L2正则化技术，用于进一步抑制过拟合；使用权重网络自适应地调节损失函数权重，可以使模型找到平衡模型损失和数据损失的权重值，有利于进一步优化模型的预测效果。
主权项：1.一种物体表面温度场的获取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取影响物体表面热量分布和温度场数值的参数；步骤S2、构建物体表面热传输模型和物体表面温度场获取模型；所述物体表面热传输模型是基于物体表面热传输方程的物理模型；所述物体表面温度场获取模型包括权重网络和物理计算网络，所述权重网络采用全连接网络结构，用于输出模型损失项和数据损失项的权重值；所述物理计算网络在全连接网络结构的基础上增加批归一化层和遗忘层，所述物理计算网络将物体表面热传输模型嵌入损失函数，生成物体表面温度场的数值；步骤S3、训练物体表面温度场获取模型；步骤S4、将步骤S1中获得的参数输入到训练好的物体表面温度场获取模型中，得到物体表面温度场数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种物体表面温度场的获取方法
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