摘要
本发明属于流体速度压力场推演技术领域,公开了一种基于融合网络的流体速度压力场推演方法及系统。该方法利用计算流体动力学方法得到训练所需流场信息数据集;构建KAN网络;构建基于KAN和PINN融合网络;将构建好的训练集用于构建好的基于KAN和PINN融合网络的训练,并利用验证集进行验证,最终获得流场推演结果。本发明通过建立神经网络数据集、构建KAN型神经网络结构并利用流体相关的物理方程约束神经网络,从而实时预测流场中速度和压力的值,使得船舶行驶过程中能够实时预测周围流场状况,也使得针对特定流体域可进行速度压力场推演。
技术关键词
推演方法
速度
推演系统
流体力学仿真
压力
方程
控制点
数据
神经网络结构
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计算机设备
物理
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