基于PINN-U-Net和局部-全局特征融合的诱饵弹仿真流场建模方法

本发明公开了基于PINN‑U‑Net和局部‑全局特征融合的诱饵弹仿真流场建模方法，包括通过数值仿真构建诱饵弹流场的仿真数据集，建立满足诱饵弹温度场控制方程与边界条件的物理损失函数；设计基于Transformer的全局特征提取模块，将数据集中连续多帧时序物理量序列拼接并附加空间坐标信息形成输入向量，输入至全局特征提取模块中，提取并输出每个物理点对应的特征向量；将U‑Net网络结构替代PINN的主体网络构建PINN‑U‑Net网络，将帧数据与对应帧每一点对应特征向量进行拼接，形成PINN‑U‑Net网络的输入张量；受物理损失函数约束下，输出诱饵弹流场中的物理量；显著提升了对于诱饵弹燃烧场景的建模速度与计算精度，并且规避传统数值计算所受的各种限制，能够提供高速准确的场景建模功能。