摘要
本发明涉及了一种运动边界压力场重构方法、系统、设备及介质,一种运动边界压力场重构方法,包括:获取运动边界流场数据,所述运动边界流场数据包括速度场和运动边界;生成训练数据,所述训练数据包括速度监督数据、边界监督数据以及流动参数;根据预设参数构建双神经网络模型,所述双神经网络模型包括边界网络和流场网络;通过所述训练数据训练所述双神经网络;输入待预测点的空间坐标,训练后的所述双神经网络对应输出该点的压力值以预测运动边界条件下的压力场和边界。本发明得到准确的边界条件,减少运动边界下流场的压力重构误差。
技术关键词
重构方法
神经网络模型
自动微分技术
生成训练数据
深度学习优化
运动
Adam算法
压力
神经网络参数
速度
随机梯度下降
重构系统
数据标签
动态
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