基于特征提取的多物理场异型网格映射方法

    公开(公告)号:CN117131707B

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311391529.6

    申请日:2023-10-25

    Abstract: 本发明提出了基于特征提取的多物理场异型网格映射方法,属于物理场耦合领域,通过提取网格交界面上物理量的特征并计算每个物理量允许的最大误差,定位到G1中物理量变化大于设定阈值的网格,来判断使用线性插值映射算法还是最近邻映射算法。本发明解决了多物理场弱耦合方法中使用异型网格无法精确映射和网格划分复杂的问题,且在画网格时不用手动将交界面根据梯度进行区域划分,在提高了网格映射数据的精度的前提下还提高了计算的效率。

    一种基于船舶外形特征的流线种子点选取方法

    公开(公告)号:CN115859485B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202310165021.8

    申请日:2023-02-27

    Abstract: 本发明提供了一种基于船舶外形特征的流线种子点选取方法,属于科学计算可视化领域。通过以下技术方案实现:样本数据集采集与构建;构建BP神经网络,从纵中剖面轮廓线的所有点或一条区域边界线上的所有点,预测下一层边界线上所有点:将构建的测试集数据分别输入到BP神经网络训练,构建第一区域边界线网络模型、第二区域边界线网络模型、第三区域边界线网络模型和第四区域边界线网络模型;将测试集数据分别输入到训练好的边界线网络模型中得到对应的边界线。通过构建流线种子点分布区域边界线筛选模型,划分流线种子点分布区域,可以在选取较少种子点,生成较少流线的前提下,也能比较准确地通过流线反映流场特征。

    一种基于船舶外形特征的流线种子点选取方法

    公开(公告)号:CN115859485A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202310165021.8

    申请日:2023-02-27

    Abstract: 本发明提供了一种基于船舶外形特征的流线种子点选取方法,属于科学计算可视化领域。通过以下技术方案实现:样本数据集采集与构建;构建BP神经网络,从纵中剖面轮廓线的所有点或一条区域边界线上的所有点,预测下一层边界线上所有点:将构建的测试集数据分别输入到BP神经网络训练,构建第一区域边界线网络模型、第二区域边界线网络模型、第三区域边界线网络模型和第四区域边界线网络模型;将测试集数据分别输入到训练好的边界线网络模型中得到对应的边界线。通过构建流线种子点分布区域边界线筛选模型,划分流线种子点分布区域,可以在选取较少种子点,生成较少流线的前提下,也能比较准确地通过流线反映流场特征。

    基于特征提取的多物理场异型网格映射方法

    公开(公告)号:CN117131707A

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202311391529.6

    申请日:2023-10-25

    Abstract: 本发明提出了基于特征提取的多物理场异型网格映射方法,属于物理场耦合领域,通过提取网格交界面上物理量的特征并计算每个物理量允许的最大误差,定位到G1中物理量变化大于设定阈值的网格,来判断使用线性插值映射算法还是最近邻映射算法。本发明解决了多物理场弱耦合方法中使用异型网格无法精确映射和网格划分复杂的问题,且在画网格时不用手动将交界面根据梯度进行区域划分,在提高了网格映射数据的精度的前提下还提高了计算的效率。

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