一种基于深度学习的物理场预测方法、装置、设备及介质

本发明公开一种基于深度学习的物理场预测方法、装置、设备及介质，涉及数据处理与仿真技术领域，所述基于深度学习的物理场预测方法，包括：对火箭发动机部件的样本工况数据对应的样本三维物理场进行降阶，得到样本低维物理场特征；通过机器学习的方法，基于样本工况数据和所述样本低维物理场特征对预先构建的机器学习模型进行训练，得到用于根据工况数据和低维物理场特征之间的映射关系，预测实时低维物理场的机器学习模型；将所述火箭发动机部件的实时工况数据，输入所述机器学习模型，得到与所述实时工况数据对应的实时低维物理场特征；采用静数据重构技术，对所述实时低维物理场特征进行还原，获得与所述实时工况数据对应的实时三维物理场。