基于残值神经网络的气动数据建模方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于残值神经网络的气动数据建模方法及系统，包括控制方程建立步骤：建立控制方程；缩减基维度计算步骤：本征正交分解算法计算缩减基维度；流场重构步骤：基于机器学习流场重构。本发明的将残差神经网络应用至流场重构中。除了能保证与大多数机器学习算法可以大幅降低求解流场数据的计算成本的优点的同时，相较于最常用的前馈神经网络，残差神经网络进行流场重构的精度要比前人提出的基于前馈神经网络进行流场重构的精度高。