一种基于深度神经网络的翼型跨音速抖振流场快速预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202211381140.9

申请日：

2022-11-06

公开(公告)号：

CN116306206B

公开(公告)日：

2025-04-22

发明(设计)人：

孙迪王梓瑞田洁华屈峰白俊强

申请人：

西北工业大学

申请人地址：

710072 陕西省西安市友谊西路127号

IPC主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/28 G06N3/0442 G06N3/0464 G06N3/08 G06F113/08 G06F119/14

代理机构：

西安匠星互智知识产权代理有限公司 61291

代理人：

陈星

法律状态：

授权

国省代码：

陕西省西安市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-04-22	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于深度学习的翼型流场快速预测方法 [P].

孙迪 ;

屈峰 ;

王梓瑞 ;

田洁华 ;

白俊强 .

中国专利 :CN112784508A ,2021-05-11

[2]

一种基于混合深度神经网络的非定常流场快速预测方法 [P].

陈刚 ;

韩仁坤 ;

王怡星 ;

张扬 .

中国专利 :CN110222828A ,2019-09-10

[3]

基于混合神经网络的翼型流场预测方法 [P].

孔德天 ;

董义道 ;

常兴华 ;

邹舒帆 ;

姜屹 ;

张来平 ;

邓小刚 .

中国专利 :CN118332898A ,2024-07-12

[4]

基于混合神经网络的翼型流场预测方法 [P].

孔德天 ;

董义道 ;

常兴华 ;

邹舒帆 ;

姜屹 ;

张来平 ;

邓小刚 .

中国专利 :CN118332898B ,2024-11-26

[5]

一种基于深度神经网络的PIV流场压力预测方法及系统 [P].

胡海豹 ;

张帆 ;

文俊 ;

谢络 ;

黄潇 ;

杜鹏 .

中国专利 :CN118296949A ,2024-07-05

[6]

一种基于神经网络的超临界翼型抖振优化方法 [P].

屈峰 ;

付俊杰 ;

孙迪 ;

叶政茂 ;

白俊强 .

中国专利 :CN114021492B ,2022-02-08

[7]

一种基于深度神经网络的流场状态故障检测方法 [P].

范兼睿 ;

刘小姣 ;

徐风友 ;

汪玥 ;

张昕婷 ;

沈高青 ;

曹盼 ;

颜孟凡 ;

鲍育泓 .

中国专利 :CN113537152A ,2021-10-22

[8]

面向流场预测的深度神经网络模型压缩方法、流场预测方法及系统 [P].

黄宏宇 ;

叶译洋 ;

陈超 ;

吴杰 ;

谢志江 ;

杨朝旭 ;

王成良 ;

谢磊 ;

孟德虹 ;

杨海咏 .

中国专利 :CN117725852A ,2024-03-19

[9]

一种基于深度模糊物理信息神经网络的物理场预测方法 [P].

彭德中 ;

刘东 ;

孙元 ;

于洋 ;

吴汶远 ;

段思远 .

中国专利 :CN119312091A ,2025-01-14

[10]

一种基于深度模糊物理信息神经网络的物理场预测方法 [P].

彭德中 ;

刘东 ;

孙元 ;

于洋 ;

吴汶远 ;

段思远 .

中国专利 :CN119312091B ,2025-10-17

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