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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种三维稀疏速度场加密方法、设备及存储介质，方法包括：从互相关计算中提取三维稀疏速度场，并进行预处理以确定加密的位置坐标。随后，根据光场PIV原理，将三维实验速度数据切片成二维流场，输入到全连接层神经网络中训练，获得相应的神经网络权重。此外，通过计算纳维尔‑斯托克斯方程的残差，并将其纳入损失函数，对神经网络进行物理约束，以验证网络是否符合物理方程并达到预设的收敛值。最终，输出预测的速度分量和相应的加密位置。本发明适用于单相机光场PIV技术后处理加密预测，能够有效避免由于坏值、噪声、拉伸效应和空间滤波效应等复杂因素所带来的不利影响，有助于提高三维流场测量的空间分辨率。

主权项：1.一种三维稀疏速度场加密方法，其特征在于，包括：构建并训练加密模型，加密模型的输入为根据互相关计算获得的三维稀疏速度场，预测模型的输出为三维加密速度场；加密模型的激活函数和损失函数分别为：激活函数采用自适应swish函数，表示为： 式中，β是可训练参数，n是比例因子；总损失函数L，表示为：L＝Ldata+αLeqns其中，Ldata为数据预测的损失函数；Leqns为物理方程约束的损失函数，α为权重系数； 式中，Nu表示主流方向速度分量u的数目，下标u代表主流方向速度分量；Nv表示垂直主流方向速度分量v的数目，下标v代表垂直主流方向速度分量；Neqns表示用于NS方程计算的观测位置点数目，下标eqns代表NS方程；udataXi，ti为位置Xi和时间ti下对应的已知主流方向速度分量，Xi＝xi，yi代表从1到Nu遍历的第i个位置中的主流方向位置分量x和垂直主流方向位置分量y，ti代表从1到Nu遍历的第i个时间；vdataXj，tj为位置Xj和时间tj下对应的已知垂直主流方向速度分量，Xj＝xj，yj代表从1到Nv遍历的第j个位置中的主流方向位置分量x和垂直主流方向位置分量y，ti代表从1到Nu遍历的第i个时间；upredXi，ti为位置Xi和时间ti下对应的神经网络预测的主流方向速度分量，Xi＝xi，yi代表从1到Nu遍历的第i个位置中的主流方向位置分量x和垂直主流方向位置分量y，ti代表从1到Nu遍历的第i个时间；vpredXj，tj为位置Xj和时间tj下对应的神经网络预测的垂直主流方向速度分量，Xj＝xj，yj代表从1到Nv遍历的第j个位置中的主流方向位置分量x和垂直主流方向位置分量y，ti代表从1到Nu遍历的第i个时间；ekXm，tm为位置Xm和时间tm下计算第k个物理方程残差，k从1到3，代表三个物理方程残差，Xm＝xm，ym代表从1到Neqns遍历的第m个位置中的主流方向位置分量x和垂直主流方向位置分量y，tm代表从1到Neqns遍历的第i个时间；确定三维稀疏速度场需要加密的位置坐标；将需要加密的位置坐标输入加密模型，根据权重预测对应的加密位置的速度分量。

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权利要求：

百度查询： 东南大学 一种三维稀疏速度场加密方法、设备及存储介质