摘要
本发明公开了一种重构发动机隔离段二维速度场的方法,包括:步骤1、构建一维压力‑二维速度场数据集;步骤2、对基于深度学习的二维速度场重构模型进行训练;二维速度场重构模型为多路径分割输入重构卷积神经网络模型;步骤3、将发动机运行过程中的压力数据重构获得二维速度场信息。该方法解决了流体力学领域对于隔离段内二维速度场信息获取不充分的问题。
技术关键词
二维速度场
重构模型
分块特征提取
发动机
卷积神经网络模型
数值仿真
数据
卷积特征提取
压力
多路径
矩阵
流场特征
插值方法
分布特征
工况
燃料
训练集