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申请/专利权人：中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的对流扩散方程梯度演化方法，涉及计算流体力学领域，包括：S1、在一维对流扩散方程中引入修正函数，以得到附加源项的对流方程组，S2、随机引入不同的函数表达式代入S1的对流方程组中，将计算的结果作为训练数据集；S3、采用训练数据集对符号回归神经网络进行训练，并将修正函数作为优化自变量，对应的收敛步数作为优化目标函数，得到修正方程；S4、将代入对流方程组中完成梯度演化求解。本发明提供一种基于机器学习的对流扩散方程梯度演化方法，将符号回归的机器学习方法运用于对流扩散方程的梯度演化求解上，能将求解效率提高四到五倍。
主权项：1.一种基于机器学习的对流扩散方程梯度演化方法，其特征在于，包括：S1、在一维对流扩散方程中引入修正函数，以得到附加源项的对流方程组： 上式中，u为空间中t时刻的物质密度或浓度，t为时间变量，x为空间变量，b为扩散系数，a为对流扩散系数，T为空间梯度；S2、随机引入不同的函数表达式代入S1的对流方程组中，将计算的结果作为训练数据集；S3、采用训练数据集对符号回归神经网络进行训练，并将修正函数作为优化自变量，对应的收敛步数作为优化目标函数，得到修正方程；S4、将代入对流方程组中完成梯度演化求解；在S1中，对流方程组的获取流程包括：S10、在一维对流扩散方程中考虑空间梯度，得到转化后的一维对流扩散方程： S11、空间梯度中T引入新函数，以得到如下的梯度演化方程： S12、转化后的一维对流扩散方程与梯度演化方程共同构建得到的对流方程组。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所 基于机器学习的对流扩散方程梯度演化方法
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