基于UNet的流场预测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质

本申请涉及一种基于UNet的流场预测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：构建目标叶栅的网格数据，并根据网格数据和工况条件，生成目标叶栅对应的仿真流场数据；将网格数据和工况条件输入至基于UNet构建的流场预测模型，得到预测流场数据；根据预测流场数据和仿真流场数据的梯度差异确定第一损失值，根据目标叶栅中，各个叶片的表面区域的预测流场数据和仿真流场数据的差异确定第二损失值，根据第一损失值及第二损失值确定目标损失值；根据目标损失值对流场预测模型进行调整，得到训练好的流场预测模型。采用本方法能够提高模型的预测精度。