摘要
本发明属于聚酯纤维技术领域,涉及一种基于模拟的三维PET浓度场分布测算关键性参数的方法,首先根据信息理论推断聚酯纤维反应器内的因果结构,其次对因果结构进行分级和拆解得到拆解后的因果结构、和;再通过每个拆解后的因果结构驱动训练进程中的一个阶段,得到输出、和;然后共同输入、和,用Causal‑guided Init方法进行权重初始化,构造一个深度神经网络DNN,对模型施加理论约束,输出三维PET浓度场分布;最后利用聚酯纤维的理论知识结合输出的三维PET浓度场分布测算关键性参数。本发明方法能够准确模拟聚酯纤维聚合反应器内三维PET浓度场,用于测算关键性参数,提高了测算精度。
技术关键词
关键性
方程
反应器
深度神经网络
物理
变量
节点
参数
聚酯纤维技术
能量守恒
湍流
理论
动能
坐标
速度
成分分析
壁面
数据
进程
系统为您推荐了相关专利信息
物理传感器
容错方法
发动机控制器
发动机模型
信号处理单元
深度预测方法
红外辐射模型
湍流模型
网格
三维模型