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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种结合卷积神经网络和卷积差分格式的流场计算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115688623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211319367.0，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种结合卷积神经网络和卷积差分格式的流场计算方法是由肖达盛;肖洪;周莉;张晓博;王占学设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合卷积神经网络和卷积差分格式的流场计算方法在说明书摘要公布了：本发明一种结合卷积神经网络和卷积差分格式的流场计算方法，属于流体力学领域；步骤为：确定流体物性参数以及边界条件；建立卷积核差分算子并划分流体域网格；建立卷积神经网络；初始化流场参数；计算神经网络损失函数值；训练神经网络直至收敛；计算流场云图；将需要计算的流场图输入步骤六中训练完成的卷积神经网络，得到的输出云图即为所求流场结果。本发明方法利用卷积神经网络的强大表达能力和基于网格构造稳定的卷积差分格式，得到更为精准的流场解，同时也能更为灵活、自由地进行求解设计。以至少解决现有内嵌物理知识神经网络在求解流场时的不稳定性问题，传统数值方法受限于商用CFD软件的问题。

本发明授权一种结合卷积神经网络和卷积差分格式的流场计算方法在权利要求书中公布了：1.一种结合卷积神经网络和卷积差分格式的流场计算方法，其特征在于具体步骤如下： 步骤一：确定流体物性参数以及边界条件； 步骤二：建立卷积核差分算子并划分流体域网格；对于一阶微分项，采用一维卷积算子进行差分计算，对于拉普拉斯算子，采用二维卷积算子进行差分计算，依据步骤一中的边界条件，选择合适的差分类型，针对不同差分类型设置不同大小的卷积核；流体域的划分需要与卷积核差分算子相匹配，对于规则流体域，采用直角坐标系直接划分流体域，对于不规则流体域，采用贴体坐标系划分网格； 步骤三：建立卷积神经网络；卷积神经网络采用编码器-解码器Encoder-Decoder框架，包括U型卷积神经网络U-Net结构和全卷积神经网络FCN结构；神经网络的深度和各层节点数由步骤二中划分的计算流体域网格数直接决定，两者成正比关系；对于一个的流体域，需要2层编码器Encoder和2层解码器Decoder，每层64个节点； 步骤四：初始化流场参数； 步骤五：计算神经网络损失函数值； 步骤六：训练神经网络直至收敛； 步骤七：计算流场云图；将需要计算的流场图输入步骤六中训练完成的卷积神经网络，得到的输出云图即为所求流场结果。

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