摘要
本申请提供了一种壁面沸腾模拟方法、设备及存储介质,涉及计算流体动力学技术领域。壁面沸腾模拟方法包括:获取初始的壁面沸腾模型;获取实验测量的沸腾数据和实验特征数据,对沸腾数据和实验特征数据进行处理,得到实验数据;获取机器学习模型;基于实验数据训练机器学习模型,使用训练好的机器学习模型预测壁面沸腾模型的至少部分参数;基于预测的参数调整初始的壁面沸腾模型中对应的参数,得到调整参数后的壁面沸腾模型;使用调整参数后的壁面沸腾模型对目标沸腾问题进行模拟,基于目标沸腾问题的模拟结果评估该壁面沸腾模型的准确性;在该壁面沸腾模型的准确性满足预设条件的情况下,使用该壁面沸腾模型进行壁面沸腾模拟。
技术关键词
壁面
深度神经网络模型
参数
气泡
流体动力学技术
数据
网格技术
训练机器学习模型
沸腾现象
可读存储介质
处理器
指令
加密
计算机
界面
表达式
非线性
速率
系统为您推荐了相关专利信息
朴素贝叶斯网络
路径特征
多画面分割器
4K摄像机
参数
初始聚类中心
负荷平移策略
划分方法
变电站规划
新建变电站
网络故障预测方法
网络故障数据
卷积网络模型
样本
网络节点信息
执行工作流
语言模型技术
校正
句子模板
权重机制
光波导系统
定量评价指标
耦合光栅
混合现实显示系统
表达式