基于机理唯象模型的大涡模拟方法及系统

本发明提供一种基于机理唯象模型的大涡模拟方法及系统，该方法包括：获取目标湍流场的当前字典库；所述当前字典库包括当前时间步内的多维流场特征；对所述当前字典库进行特征筛选，得到所述目标湍流场的关键流场特征；将所述关键流场特征输入至机理唯象模型，重构得到所述目标湍流场在所述当前时间步内的亚格子湍流粘度；其中，所述机理唯象模型是基于样本湍流场的直接数值模拟数据，以及所述样本湍流场的亚格子湍流粘度标签，对初始神经网络模型进行训练得到的。本发明实现提升了大涡模拟中小尺度湍流涡动的模拟精度，以有效解决因计算网格尺度限制和亚格子应力简化假设导致的底层模型性能差和模拟计算精度低的问题。