一种基于神经算子的专用小模型快速预测方法

本发明涉及主动流动控制领域，具体公开了一种基于神经算子的专用小模型快速预测方法，包括以下步骤：S1、基于生成对抗网络方法进行数据增强；S2、基于阀门多物理场特性，构建专用的神经算子DeepMONet代理模型；S3、基于S1步骤生成的增强数据，带入S2进行训练，构建基于神经算子的代理模型；S4、基于S3的代理模型进行学习框架强化，并对阀门的结构性能优化和快速预测。本发明基于生成对抗网络方法，有效将低分辨率输入数据通过网络进行增强，减少数据量需求，并根据阀门的多物理场特性构建专门的DeepMONet模型，解决了传统CFD模拟所需要的时间和资源，实现快速预测。