一种基于深度并行神经算子优化流体力学模拟模型的方法

本发明涉及流体力学技术领域，特别涉及一种基于深度并行神经算子优化流体力学模拟模型的方法，深度并行神经算子包括编码器和解码器；流体力学模拟模型的优化过程包括：步骤1、在原始空间内通过编码器将流体力学的物理量表示呈输入函数并对输入函数进行前处理；步骤2、通过编码器将步骤1获得的数据映射到多个潜在空间内进行流体力学模拟模型的求解，并对模态截断导致的高频信息丢失进行补偿；步骤3、将每个潜在空间求解后的数据通过解码器恢复成步骤1中流体力学的物理量，并投射到原始空间，通过上述技术方案，本发明具有解决了迭代过程中的误差累积问题的优点。