[发明专利]一种基于深度迁移学习的PIV流场恢复方法有效
| 申请号： | 201911235724.3 | 申请日： | 2019-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN111177882B | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 谢永慧;李云珠;张荻;张蕾 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F111/10 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 闵岳峰 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度迁移学习的PIV流场恢复方法，该方法将少部分实验数据与大部分数值拟合数据相结合，完成从局部实验流场数据到全局实验流场数据的恢复过程。本发明的优势在于使用PIV技术测量流场时，只需要局部流场的实验结果即可通过重构获得良好的全局流场分布，扩大了PIV技术的应用范围，降低了PIV的使用技术门槛；相较于传统的数据处理方法，本发明采用深度迁移学习，借助大量的数值拟合数据，进一步提高了PIV重构流场的精确度，虽然训练时间较长，但是训练完成的迁移网络计算速度远超传统的数据处理方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 迁移 学习 piv 恢复 方法 | ||
【主权项】：
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