[發(fā)明專利]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的流場數(shù)據(jù)計算方法和裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010645910.0
• 申請日: 2020-07-07
• 公開（公告）號: CN111651904A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 安彬;王振國;孫明波;楊雷超;邢航;張錦成
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍國防科技大學(xué)
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F30/28;G06N3/04;G06N3/08;G06F113/08
• 代理公司: 長沙國科天河知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 43225
• 代理人: 周達(dá)

本申請涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的流場數(shù)據(jù)計算方法和裝置。所述方法包括：利用NS方程求解器生成模擬對象在第一時間步的第一流場數(shù)據(jù)和第二時間步的第二流場數(shù)據(jù)；將第一流場數(shù)據(jù)輸入預(yù)先設(shè)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值和第二流場數(shù)據(jù)的差值進(jìn)行反向訓(xùn)練，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)，在流場數(shù)據(jù)計算時，將當(dāng)前時間步的待計算流場數(shù)據(jù)輸入所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到待計算流場數(shù)據(jù)的流場修正數(shù)據(jù)，將流場修正數(shù)據(jù)輸入NS方程求解器，得到待計算流場數(shù)據(jù)對應(yīng)的待計算時間步的流場數(shù)據(jù)。采用本方法能夠加速NS方程求解器的計算速度。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及計算流體力學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的流場數(shù)據(jù)計算方法和裝置。

背景技術(shù)

計算流體力學(xué)能夠獲得豐富的流場數(shù)據(jù)，是研究流體力學(xué)的重要手段。但是高精度的NS方程求解器收斂速度慢，需要大量的計算資源。這些缺點導(dǎo)致了較長的研究周期和較高的經(jīng)濟(jì)成本，限制了計算流體力學(xué)的工程應(yīng)用。

一般情況下加快NS方程數(shù)值計算的方法可以分為物兩種。第一種方法是通過采用更多的計算資源來縮短算例計算時間，比如多線程并行運算和GPU運算，但這種方法并沒有減少求解NS方程的計算量，甚至?xí)眍~外的計算量。第二種方法是通過優(yōu)化求解器算法來減少計算量，進(jìn)而縮短計算時間，比如多重網(wǎng)格技術(shù)。但是目前相關(guān)優(yōu)化算法的發(fā)展比較緩慢且普適性有限。因此亟待提出一種減少NS方程數(shù)據(jù)計算量的方法。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種能夠減少求解NS方程計算量的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的流場數(shù)據(jù)計算方法和裝置。

一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的流場數(shù)據(jù)計算方法，所述方法包括：

利用NS方程求解器生成模擬對象在第一時間步的第一流場數(shù)據(jù)和第二時間步的第二流場數(shù)據(jù)；其中，第一時間步小于第二時間步；

將所述第一流場數(shù)據(jù)輸入預(yù)先設(shè)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值和所述第二流場數(shù)據(jù)的差值進(jìn)行反向訓(xùn)練，確定所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)；

在流場數(shù)據(jù)計算時，將當(dāng)前時間步的待計算流場數(shù)據(jù)輸入所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到待計算流場數(shù)據(jù)的流場修正數(shù)據(jù)；

將所述流場修正數(shù)據(jù)輸入所述NS方程求解器，得到待計算流場數(shù)據(jù)對應(yīng)的待計算時間步的流場數(shù)據(jù)。

在其中一個實施例中，還包括：判斷待計算流場數(shù)據(jù)對應(yīng)的待計算時間步的流場數(shù)據(jù)的殘差是否滿足預(yù)設(shè)的收斂條件；若是，則將待計算流場數(shù)據(jù)對應(yīng)的流場數(shù)據(jù)作為流場數(shù)據(jù)計算結(jié)果。

在其中一個實施例中，還包括：若待計算流場數(shù)據(jù)對應(yīng)的待計算時間步的流場數(shù)據(jù)的殘差不滿足預(yù)設(shè)的收斂條件；判斷所述待計算流場數(shù)據(jù)與待計算流場數(shù)據(jù)對應(yīng)的待計算時間步的流場數(shù)據(jù)的誤差是否小于預(yù)先設(shè)置的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測誤差；若是，則將當(dāng)前時間步進(jìn)行時間迭代，不再使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測功能，僅利用NS方程求解器計算得到流場數(shù)據(jù)計算結(jié)果。

在其中一個實施例中，還包括：若所述待計算流場數(shù)據(jù)與待計算流場數(shù)據(jù)對應(yīng)的待計算時間步的流場數(shù)據(jù)的誤差大于預(yù)先設(shè)置的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測誤差；則將當(dāng)前時間步進(jìn)行時間迭代，將迭代得到的待計算流場數(shù)據(jù)輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行修正。

一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的流場數(shù)據(jù)計算裝置，所述裝置包括：

數(shù)據(jù)生成模塊，用于利用NS方程求解器生成模擬對象在第一時間步的第一流場數(shù)據(jù)和第二時間步的第二流場數(shù)據(jù)；其中，第一時間步小于第二時間步；

模型訓(xùn)練模塊，用于將所述第一流場數(shù)據(jù)輸入預(yù)先設(shè)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值和所述第二流場數(shù)據(jù)的差值進(jìn)行反向訓(xùn)練，確定所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)；

數(shù)據(jù)修正模塊，用于在流場數(shù)據(jù)計算時，將當(dāng)前時間步的待計算流場數(shù)據(jù)輸入所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到待計算流場數(shù)據(jù)的流場修正數(shù)據(jù)；