摘要
本申请公开了一种变物理条件的传热求解方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括获取传热物体的物理条件;将所述物理条件输入经过训练的求解网络模型;通过求解网络模型确定传热物体对应的格林函数和格林函数梯度;基于所述格林函数以及所述格林函数梯度确定积分解表达式,并通过所述积分解表达式确定所述传热物体对应的传热求解结果。本申请将格林函数的积分形式和深度学习技术的结合,利用格林函数的解析特性,来减少求解网络模型训练所需的数据需求,从而可以降低传热问题求解的成本。同时,通过将格林函数的积分形式和深度学习技术的结合还可以传热问题的求解效率以及求解精度,可以更好地实时传热分析需求。
技术关键词
表达式
构建深度学习网络
物理
计算机可读程序
物体
深度学习技术
求解装置
数据
网络模型训练
模块
可读存储介质
深度学习模型
处理器
矢量图
终端设备
存储器
界面
系统为您推荐了相关专利信息
图像超分辨率重建
生成对抗网络
成像算法
生成器网络
生成框架