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申请/专利权人：四川天府流体大数据研究中心

摘要：本申请公开了一种雷诺应力预测方法、装置、设备及介质，涉及流体力学技术领域，包括：计算湍流流动场景中的湍流数据；将原始速度特征数据作为第一目标训练数据，利用第一目标训练数据对隐式预测湍动能模型进行速度场特征与湍动能映射关系的模型训练，得到目标隐式预测湍动能模型；将湍流数据的张量不变量与速度分量、位置信息进行特征拼接，得到第二目标训练数据，将第二目标训练数据输入预设深度神经网络，通过预设深度神经网络得到标量基函数；将目标湍流流动场景的目标湍流数据输入至基于目标隐式预测湍动能模型和标量基函数构建的雷诺应力预测模型，以通过雷诺应力预测模型对输出的各向同性张量和各向异性张量进行拟合处理，以得到雷诺应力。

主权项：1.一种雷诺应力预测方法，其特征在于，包括：利用预设有效黏度假设方法计算湍流流动场景中的湍流数据；将原始速度特征数据作为第一目标训练数据，利用所述第一目标训练数据对隐式预测湍动能模型进行速度场特征与湍动能映射关系的模型训练，以得到用于预测湍动能的目标隐式预测湍动能模型；将所述湍流数据中的张量不变量与速度分量、位置信息进行特征拼接，以得到第二目标训练数据，将所述第二目标训练数据输入预设深度神经网络，以便通过所述预设深度神经网络得到标量基函数；将目标湍流流动场景的目标湍流数据输入至基于所述目标隐式预测湍动能模型和所述标量基函数构建的雷诺应力预测模型，以便通过所述雷诺应力预测模型对基于所述目标隐式预测湍动能模型输出的各向同性张量和基于所述标量基函数输出的各向异性张量进行拟合处理，以得到对应的雷诺应力；其中，所述将原始速度特征数据作为第一目标训练数据，利用所述第一目标训练数据对隐式预测湍动能模型进行速度场特征与湍动能映射关系的模型训练，以得到用于预测湍动能的目标隐式预测湍动能模型，包括：从原始速度场和速度梯度数据中提取原始速度特征数据，将所述原始速度特征数据按照速度分量、速度梯度的顺序进行特征拼接，以得到第一目标训练数据；将所述第一目标训练数据输入至隐式预测湍动能模型，以便通过所述隐式预测湍动能模型的全连接编码层对所述第一目标训练数据进行编码处理，以得到编码后训练特征向量；将所述编码后训练特征向量输入至所述隐式预测湍动能模型的特征提取层，以便通过所述特征提取层提取流场速度特征；将所述流场速度特征输入至预设Transformer编码器，以便所述预设Transformer编码器学习并获取关于流场基本状态和动态变化的目标流场速度特征，并捕捉到速度场特征与湍动能之间的映射关系，以得到用于预测湍动能的目标隐式预测湍动能模型。

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