一种基于金茨堡-朗道理论的流场降噪方法、系统和设备

本发明提供一种基于金茨堡‑朗道理论的流场降噪方法、系统和设备，方法包括：基于克莱布什方法根据薛定谔方程获取流场的波函数演化数据及对应的速度场，得到速度场和波函数初始数据集；向初始数据集中速度场部分加入噪声，得到噪声数据集；构建神经网络模型，将金茨堡‑朗道能量泛函引入神经网络模型的损失函数；利用噪声数据集对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；利用训练好的神经网络模型对给定噪声速度场进行降噪，得到降噪的速度场。本发明通过将GL理论和神经网络结合，能够从噪声速度场中找到对应波函数，并完成降噪，重建降噪的速度场数据，并保证降噪的流场符合物理规律和实际应用的需求。