一种物理知识嵌入的复杂三维流场深度学习重构方法及系统

    公开(公告)号:CN118133716A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202410278340.4

    申请日:2024-03-12

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明涉及流场重构技术领域,公开了一种物理知识嵌入的复杂三维流场深度学习重构方法及系统,该方法将同步测量两个不同高度的平面获得的二维流场数据、同步建筑表面测压数据以及热线延时测量得到的尾流速度序列输入PINN框架对局部三维流场进行重构,得到能够准确重构局部三维流场的最大高度△H;对两个平面同步平移△H,得到n个局部三维流场,基于所述n个局部三维流场确定代表全局三维流场的流动模态。这样,利用粒子图像测速同步测量的两个平面的二维流动数据重构出高层建筑在风作用下的局部三维流场,将局部三维流动模态构建为全局模态。可以更容易地进行特征提取,降低计算复杂度和建模难度,解决现有技术中三维流场重构时的计算时间成本和复杂性较高的问题。本发明可有效应用于工程结构、车辆、航空飞行器以及风能收集装备的三维复杂流场重构,为相应机理的揭示和控制措施的提出提供支撑。

    一种阵列式多通道同步射流旋转风场智能化模拟方法及系统

    公开(公告)号:CN118392437A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410278342.3

    申请日:2024-03-12

    Applicant: 中南大学

    Inventor: 周蕾 何旭辉

    Abstract: 本发明涉及旋转风场生成技术领域,公开了一种阵列式多通道同步射流旋转风场智能化模拟方法及系统,该方法类似于深度强化学习方案,基于风场数据和预先训练好的控制参数代理模型确定控制参数;基于控制参数调整调节喷头的喷气射流方向和流量。这样,利用多个可调节喷头能够定向定量喷射气体的特点,实现了对特定旋转风场的模拟。且,与其他大型模拟器相比,该装置构造简单,且外界供能方式简单,易于操作、灵活性高。另外,简易的操作方式与经济的设备成本,可以大大提高复杂风场下的风洞试验进度,为极端风场下的工程结构安全提供基础支撑。

Patent Agency Ranking