[发明专利]一种基于PINN神经网络的速度场测量方法在审
| 申请号： | 202211641312.1 | 申请日： | 2022-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN116127834A | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 黄荐;王静竹;王一伟;白鹏博;黄剑霖 | 申请（专利权）人： | 中国科学院力学研究所 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G01P5/26;G06F30/25;G06F30/28;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) 11390 | 代理人： | 焦海峰 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于PINN神经网络的速度场测量方法，包括：对二维流场进行粒子图像测速，得到包含流场流动速度信息的数据矩阵；对生成的数据矩阵进行数据预处理形成总数据集，而后进行随机取样，建立训练集、测试集和验证集；搭建PINN神经网络模型，将训练集的数据代入PINN神经网络模型中进行训练，多轮迭代更新后，得到速度场关于空间和时间的PINN神经网络模型；输入二维流场的时空坐标，能够预测对应时空坐标的速度场信息，获得超级分辨率的速度场信息。本发明将PINN神经网络应用到了速度场测量中，解决了现有技术流场的速度场测量方法中，进行数据可视化时，流场图像的分辨率低，同时计算效率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pinn 神经网络 速度 测量方法 | ||
【主权项】：
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