【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及計算機，具體是指一種用于流場預測的神經網絡代理模型構建方法。
技術介紹
1、將人工智能與流體力學計算相結合，已成為未來發展的一大趨勢。尤其是深度神經網絡，憑借其靈活的架構和高效的計算能力，已在航空航天、機械工程等多個復雜任務中展現出強大的應用價值。傳統的流體力學數值求解方法，如偏微分方程的數值計算，往往需要消耗大量的計算資源和時間，而神經網絡代理模型的引入，則提供了一種降低計算成本的新方式，使得高效的流場仿真和優化成為可能。
2、在具體應用中，神經網絡代理模型已經被廣泛用于復雜機械系統的設計與優化。例如，在液體火箭發動機內流場等流場預測任務中，通過訓練深度神經網絡，新技術能夠利用噴嘴幾何參數和質量流量等設計變量，快速預測關鍵性能指標，如推力和效率等。這類模型不僅能顯著減少設計迭代過程中的計算負擔，還能提升優化過程的效率。然而，現有的方法往往局限于對單一或少數性能指標的預測，缺乏適應不同需求的靈活性。在面對變化的設計要求或優化目標時，往往需要重新構建代理模型，從而影響其通用性和應用范圍。
3、為了克服這些局限性，研究者們正在探索一種新型的代理模型，這種模型不僅能夠輸出單一性能指標，而是能夠全方位預測完整的流場解。此類模型通過接受初始條件和邊界條件等輸入，直接輸出流場中速度、壓力等物理量的分布。以u-net為例的深度學習架構，因其多層卷積和解碼器結構而特別適合這一任務，能夠快速捕捉和表達流場中的多尺度特征。在實際應用中，這類神經網絡模型能夠在毫秒級內生成復雜流場的預測結果，相較之下，傳統求解器(
4、盡管如此，現實中的流場流動模式仍然極其復雜，通常涉及多個特性差異明顯且相互影響的區域。當前許多基于神經網絡的流場預測方法仍依賴于單一模型來統一建模整個流場區域。這種方法在捕捉不同流動模式的獨特特征時存在一定困難，往往需要大量的模型參數，這不僅增加了訓練的復雜性，還可能導致參數冗余和計算資源的浪費。因此，如何有效整合和優化不同流動模式的特征，成為了流體力學工程應用亟待解決的重要課題。
技術實現思路
1、本專利技術旨在針對復雜流場中多種流動模式的預測需求，提出一種高效的混合專家系統moe預測多模式耦合流場解的方法，具體目標如下：
2、精準建模多流動模式：針對流場中存在的不同子區域，分別進行建模與訓練，以捕捉各區域特有的流動特性。這種方法旨在提高模型在每個子區域的預測精度，進而實現對整體流場的準確預測。
3、提升訓練與推理效率：在保證高分辨率流場預測的基礎上，優化神經網絡的訓練與推理過程。通過動態選擇和加權不同的子域模型，避免冗余訓練和計算資源的浪費，從而顯著提升訓練效率。
4、確保物理解的準確性：在模型集成階段，結合先驗物理知識和動態門控機制，以確保預測結果符合物理規律，從而提高流場解的可信度和科學性。
5、通過以上目標的實現，期望本專利技術能夠構建一個既能精確捕捉局部流動特性，又具備高效全局流場預測能力的代理模型，為復雜流場的理解與應用提供堅實的技術支持。
6、另外，本專利技術中的流場包含各種物理場，包括速度場、溫度場、壓強場等。
7、為此，本專利技術提供的技術方案為：一種用于流場預測的神經網絡代理模型構建方法，包括：
8、(1)將整個流場劃分為多個子區域，其中，不同子區域之間的流動模式不相似；
9、(2)針對這些子區域，分別訓練不同的神經網絡子模型；
10、(3)通過混合專家系統moe技術將神經網絡子模型進行動態集成，以實現流場整體的高效預測。
11、優選地，所述流場劃分具體包括以下步驟：
12、(1.1)根據流場中的不同流動特征，根據劃分策略將其劃分為若干子區域；所述劃分策略包括劃分經驗，或使用聚類數據算法找到最優的劃分方式，使每個子區域內的流動特性相似，以便簡化預測難度；
13、(1.2)在劃分之后，為每個子區域構建和訓練一個專用的神經網絡子模型，使每個子模型在對應區域內能夠最小化預測誤差。
14、優選地，所述神經網絡子模型訓練具體包括以下步驟：
15、(2.1)訓練過程中，先選擇一個典型子區域，通過大量數據樣本學習該區域的關鍵流動特性，訓練出一個基礎模型；
16、(2.2)將此模型遷移到其他子區域，通過微調適應每個區域的流動特性，確保模型能夠高效地識別和應用各區域的共性特征，同時捕捉各區域的獨特流動模式。
17、優選地，所述神經網絡子模型的動態集成具體包括以下步驟：
18、(3.1)在集成時，混合專家系統moe的門控網絡根據輸入數據的特征，動態選擇最合適的子模型來預測流場；混合專家系統moe依據數據的特征自動選擇一個或多個最適合的專家子模型參與預測，確保不同區域的數據能調用到最佳的子模型；集成模型的最終輸出是各子模型輸出的加權和，權重由門控網絡的輸出確定，從而確保全流場在每個子區域均得到最優的預測效果。
19、(3.2)模型訓練與優化
20、對(3.1)生成的集成模型進行訓練，在訓練整個混合專家系統moe模型時，對門控網絡和各子模型的參數進行聯合優化，使預測結果與流場的真實解之間的誤差達到最小；通過動態的專家選擇，混合專家系統moe模型能夠快速適應不同的流動模式，提升整體預測精度；同時，由于不同子模型可以并行計算，混合專家系統moe方法在保持精度的同時能夠顯著減少計算資源的消耗。
21、本專利技術提出的基于moe(混合專家系統)的高效子域集成模型，專注于解決多種流動模式共存的復雜流場預測問題。與單一模型相比，該方法具備顯著的優勢：
22、(1)提升流場預測精度：通過流場劃分策略，模型能夠將流場分為具有相似流動特性的子區域，確保模型在每個子區域內更精準地適應特定流動模式，提高整體流場預測的準確性。
23、(2)提升模型適應性并減少數據需求：在各子域模型中引入遷移學習，保留全局流動的共性特征，同時實現對新流動模式的高效學習，從而增強模型對不同流動模式的適應性，減少對大量數據的依賴。
24、(3)節省計算資源：該方法允許不同子區域并行處理，降低了計算與訓練成本，既確保高精度預測，也大幅節省了硬件資源。
25、綜上所述，本項目不僅有效解決了多種流動模式的差異性帶來的預測難題，同時降低了模型的計算和資源需求，展示出較強的技術優勢和應用潛力。
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1.一種用于流場預測的神經網絡代理模型構建方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種用于流場預測的神經網絡代理模型構建方法，其特征在于，所述流場劃分具體包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的一種用于流場預測的神經網絡代理模型構建方法，其特征在于，所述神經網絡子模型訓練具體包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種用于流場預測的神經網絡代理模型構建方法，其特征在于，所述神經網絡子模型的動態集成具體包括以下步驟：
【技術特征摘要】
1.一種用于流場預測的神經網絡代理模型構建方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種用于流場預測的神經網絡代理模型構建方法，其特征在于，所述流場劃分具體包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的一種...
【專利技術屬性】
技術研發人員：馬浩，王曉璐，陳志強，張昕喆，徐廉，趙逸凡，
申請(專利權)人：鄭州航空工業管理學院，
類型：發明
國別省市：
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