[发明专利]基于深度学习的传热学反问题识别方法及装置在审
| 申请号： | 202110459377.3 | 申请日： | 2021-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113255181A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 邓忠民;孟令子;张鑫杰 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/23 | 分类号： | G06F30/23;G06F30/28;G06N3/04;G06N3/08;G06F113/08;G06F119/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王毅 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于深度学习的传热学反问题识别方法及装置，包括：获取内壁面温度云图；将所述内壁面温度云图输入至预设神经网络模型，得到与所述内壁面温度云图对应的待修正参数；其中，所述待修正参数包括对流换热系数，和/或，来流温度，和/或，热源强度；本发明实施例简化了传热学反问题的流程，将图像化温度数据输入训练好的深度神经网络中，其输出结果即为待修正参数，克服了传统方法中目标函数选取的难度及不适性、初值依赖性，易陷入局部收敛等不足，减少了计算量及运算带来的误差。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 传热学 问题 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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