[发明专利]一种基于深度卷积自编码器的流场特征提取方法

权利要求书

1.一种基于深度卷积自编码器的流场特征提取方法，其特征在于，所述方法具体包括：

步骤一：获得流场数据，根据流场数据构建数据集；

步骤二：搭建深度卷积自编码器模型；

步骤三：将数据集随机按比例划分为训练集、验证集和测试集；利用训练集对深度卷积自编码器模型进行训练，利用验证集对深度卷积自编码器模型进行验证；

步骤四：利用测试集对验证后的深度卷积自编码器模型进行测试，对比输入和输出流场差异；

所述深度卷积自编码器模型采用对称结构，编码器由三个卷积层加三个池化层组成，解码器由三个上采样层加三个卷积层以及中间的隐向量层组成；上采样层选用最邻近插值替代反卷积层；

卷积核大小均选取为3×3，池化层选用平均池化，所有的激活函数均采用ReLU函数，如式(1)：

f(x)＝max(0,x)(1)

卷积层的操作过程如式(2)：

式中,为第l层的输出,σ为激活函数，K为卷积核的数量，H为卷积核尺寸，w为权重，b为偏置；

将训练集和验证集的流场图像输入深度卷积自编码器模型中，通过编码器运算得到隐向量q，然后通过解码器运算得到输出构建模型的损失函数：

训练过程中采用Earlystopping方法避免过拟合，当验证集误差连续在10个周期内增长的时候，说明此时发生了过拟合，训练提前中止；

在步骤四中，定义相对误差ε(t)，利用式(5)来刻画时间域上的误差，定义相对重构误差利用式(6)来刻画空间域上的误差：

式中,ε(t)为x位置处速度在时间域内的相对误差，为x位置处t时刻速度的真实值，为x位置处t时刻速度的重构值，为整个流场在时间域内相对误差的平均值，n为时间总数；

式中,为整个流场在空间域内的相对重构误差，为t_i时刻x位置处速度的真实值，为t_i时刻x位置处速度的重构值，N为位置总数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤一中，采用数值模拟方式和风洞试验方式获取流场数据；数值模拟采用OpenFOAM开源计算流体软件计算；风洞试验采用粒子图像测速技术测量流场。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，数值模拟的工况为雷诺数Re＝200和Re＝500的不可压缩圆柱绕流，采用Smagorinsky-Lilly湍流模型，压力速度耦合方程求解采用PISO求解器；风洞试验的工况为雷诺数Re＝2.7×10⁴，PIV采样频率为10Hz。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤三中，按6：2：2的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

5.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-4任一项所述方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-4任一项所述方法的步骤。