申请/专利权人：人工智能与数字经济广东省实验室(广州);华南理工大学

申请日：2023-09-27

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN117390833B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F30/23;G06T17/20;G06F119/08;G06F119/12;G06F111/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明公开了一种第一类边界条件POD降阶递推边界条件处理方法及装置，该方法包括S1、读取模型拓扑结构和样本数据；S2、计算样本中心值，求解温度场梯度的中心值，使用中心值数据将第一类边界条件处的温度场置零；S3、计算样本中心值梯度，使用温度场梯度的平均值代替温度场中心值的梯度；S4、样本数据去中心化处理，以使得在第一类边界条件处的温度场为零；S5、提取样本的POD基函数；S6、广义逆求解基函数梯度；S7、弱解形式降阶递推，使用中心化数据和均值重构递推方程中的温度场；S8、使用均值和递推的中心化数据重构温度场递推结果。本发明保证了边界处的温度值在递推的过程中维持不变。

主权项：1.一种第一类边界条件POD降阶递推边界条件处理方法，其特征在于，所述方法包括：S1、读取模型拓扑结构和样本数据；S2、计算样本中心值，求解温度场梯度的中心值，使用中心值数据将第一类边界条件处的温度场置零；S3、计算样本中心值梯度，使用温度场梯度的平均值代替温度场中心值的梯度；S4、样本数据去中心化处理，以使得在第一类边界条件处的温度场为零；S5、提取样本的POD基函数；S6、广义逆求解基函数梯度；S7、弱解形式降阶递推，使用中心化数据和均值重构递推方程中的温度场；S8、使用均值和递推的中心化数据重构温度场递推结果；所述读取模型拓扑结构和样本数据包括：用数据分析软件读取有限元模型的网格拓扑连接关系，读取网格的顶点个数为N，读取有限元计算的网格顶点温度场和温度场梯度仿真数据，取一段时间内的温度场分布数据构成样本Tx,t，x为网格的编号，t为时间变量；同时取该一段时间内的温度梯度分布离散时间数据构成矩阵Txx,t和Tyx,t；所述计算样本中心值，包括：读取样本数据后，将样本Tx,t按行求平均得即求取每个顶点温度场样本数据随时间变化的平均值；同时将x方向温度梯度矩阵Txx,t按行求平均得到均值的x方向梯度y方向温度梯度矩阵Tyx,t按行求平均得到均值的y方向梯度所述计算样本中心值梯度包括：利用连续函数可交换微分次序的性质，温度场中心值的梯度等价于温度场梯度的平均值；将步骤S2中求解温度场梯度的中心值，作为温度场中心值的梯度；所述样本数据去中心化处理，包括：用样本数据Tx,t每一列减去样本均值得到去中心化后的样本数据θx,t；同时将x方向温度梯度矩阵Txx,t每一列减去得到去中心化样本x方向梯度θxx,t；将y方向温度梯度矩阵θyx,t每一列减去得到去中心化样本y方向梯度θyx,t，以使得在第一类边界条件处的温度场为零。

全文数据：

权利要求：

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