公开(公告)号：CN116992771B

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202310998931.4

申请日：2023-08-09

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张滕飞 ,  张俊达 ,  刘晓晶 ,  熊进标 ,  柴翔 ,  何辉

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06F119/08 ,  G06F113/14 ,  G06F119/14

Abstract: 一种基于神经网络的热管堆多物理场快速预测方法，通过调整多物理耦合框架的结构，在同一块区域的多个物理场之间的耦合，整个区域内都存在物理场间的数据交换，物理场之间的联系更为紧密，并在迭代过程完全利用神经网络模型替代数值计算，实现多物理耦合的快速预测。

公开(公告)号：CN116992771A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310998931.4

申请日：2023-08-09

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张滕飞 ,  张俊达 ,  刘晓晶 ,  熊进标 ,  柴翔 ,  何辉

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06F119/08 ,  G06F113/14 ,  G06F119/14

Abstract: 一种基于神经网络的热管堆多物理场快速预测方法，通过调整多物理耦合框架的结构，在同一块区域的多个物理场之间的耦合，整个区域内都存在物理场间的数据交换，物理场之间的联系更为紧密，并在迭代过程完全利用神经网络模型替代数值计算，实现多物理耦合的快速预测。

公开(公告)号：CN119885896A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510058679.8

申请日：2025-01-15

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 张滕飞 ,  沈书秋 ,  张俊达 ,  肖维 ,  刘晓晶 ,  熊进标

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/048 ,  G06F17/16 ,  G06F111/10 ,  G06F119/12 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08

Abstract: 一种基于降阶模型的微型堆瞬态多物理场快速预测方法，以瞬态过程中的堆芯参数变化与时间变化作为参数空间中的各个离散参数点，建立作为目标信息的堆芯功率、堆芯反应性、堆芯温度和基体膨胀率的响应矩阵，利用本征正交分解(POD)将响应矩阵降阶为低维矩阵；在在线阶段实时输入的新参数点，使用径向基函数建立参数点与响应向量的关系并通过低维矩阵进行快速预测，从而以低计算代价得到较高计算精度的结果。本发明基于基于本征正交分解径向基函数(POD‑RBF)方法对微型堆的启堆过程进行瞬态多物理场耦合模拟，从而显著提高计算效率，同时保证了较高的预测精度。传统的高保真仿真方法通常在进行多物理场耦合计算时面临较高的计算成本，在保证精度的前提下，显著降低了计算量。