基于分区域物理信息神经网络的发汗冷却性能的预测方法

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基于分区域物理信息神经网络的发汗冷却性能的预测方法
申请号:CN202411926125
申请日期:2024-12-25
公开号:CN119885860A
公开日期:2025-04-25
类型:发明专利
摘要
本发明的目的在于提供一种基于分区域物理信息神经网络的发汗冷却性能的预测方法,包括:将物理信息神经网络分为冷却介质通道和多孔介质区域两个部分;分别运用流体传热控制方程和热层温度分布控制方程作为冷却介质通道和多孔介质区域的损失函数;在基于冷却介质通道和多孔介质区域的交界面建立耦合界面的内连接损失函数,建立发汗冷却性能预测模型;利用所述发汗冷却性能预测模型对待预测目标进行预测。本发明所述的预测方法能够更准确地预测高超声速下发汗冷却的性能;同时降低了成本,缩短了耗时。
技术关键词
冷却介质通道 性能预测模型 冷却剂 温度分布控制 物理 多孔介质孔隙率 方程 导热 密度 高超声速 壁面温度 神经网络模型 数据 界面 稳态 速度 误差 定义 温差
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