(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111198669.2 (22)申请日 2021.10.14 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113642258 A (43)申请公布日 2021.11.12 (73)专利权人 成都万江港利科技股份有限公司 地址 610073 四川省成 都市青羊区腾飞大 道58号一层 (72)发明人 罗强　朱蕾　单无牵　 (74)专利代理 机构 成都金英专利代理事务所 (普通合伙) 51218 代理人 詹权松 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 30/28(2020.01) G06N 3/08(2006.01)G06N 3/04(2006.01) G06F 113/08(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (56)对比文件 CN 104633856 A,2015.0 5.20 US 2019278879 A1,2019.09.12 US 2020387579 A1,2020.12.10 贾嘉等.基于神经网络液体晃动对罐体作用 力的预测. 《20 09中国汽车工程学会年会论文 集》 .2009,792-796. MA El-Mooty等.COMPARISON AMONG NUMEROUS NUM ERICAL ALTERNATIVES USI NG ANSYS ON OPEN C HANNEL CONFLUENC E. 《ICCEEE "2nd Internati onal Conference of Chemical, Energy and Enviro nmental Engineering ICCEEE 2019》 .2019,1-15. 审查员 张春洁 (54)发明名称 一种基于神经网络的CFD模型种类 选择方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于神经网络的CFD模型 种类选择方法， 具体包括以下步骤： 对渠道进行 建模仿真获得数据集， 将数据集 分为训练集和测 试集； 将第一层权值和偏置相加， 经由激活函数 输出结果， 该结果又作为第二层的输入， 继续加 权求和， 由激活函数输出； 通过反向传播调整网 络模型的权值和偏置， 减小代价函数， 不断更新 权重与偏置， 最终使得误差最小化； 在神经网络 模型中输入实际采集数据， 得到最大流速， 并通 过分析判断最大流速选择自由水面的处理方法； 最大流速 是否出现在自由水面上， 如果是则选用 刚盖假定法， 否则用VOF法。 本发明利用神经网络 能够对VOF法和刚盖假定法进行判定， 在判定渠 道可以使用最 适配方法， 从而节约时间成本 。 权利要求书1页 说明书5页 附图1页 CN 113642258 B 2022.01.14 CN 113642258 B 1.一种基于神经网络的CFD模型种类选择 方法， 其特 征在于， 具体包括以下步骤： S1： 对渠道进行建模仿真获得数据集， 将数据集分为训练集和测试集， 数据集参数包括 底宽、 水深、 角度和入口速度； S2： 搭建BP神经网络初步结构模型， 将训练集输入BP神经网络， 对 模型的训练和调整； S201： 前向传播： 将第一层权值和偏置矩阵相加， 经由激活函数输出结果， 该结果又作 为第二层的输入， 继续加权求和， 由激活函数输出； 第一层激活函数为tanh函数， 第二层激 活函数为sigmo id函数； S202： 反向传播： 通过反向传播调整网络模型的权值和偏置矩阵， 减小代价函数， 不断 更新权重与偏置矩阵， 最终使得误差最小化， 得到 完整的BP神经网络； S3： 在神经网络模型中输入实际采集数据， 得到最大流速， 并通过分析判断最大流速选 择自由水面的处理方法， 自由水面的处理方法包括刚盖假定 法和VOF法， 若最大流速出现在 自由水面上， 选用刚盖假定法进行处 理， 否则用VOF法。 2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的CFD模型种类选择方法， 其特征在于， 所 述建模仿真采用CFD仿真工具 软件。 3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的CFD模型种类选择方法， 其特征在于， 所 述步骤S202中采用交叉熵作为代价 函数。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 113642258 B 2一种基于神经 网络的CFD模型种类选择方 法 技术领域 [0001]本发明涉及水资源管理技术领域， 尤其涉及一种基于神经网络的CFD模型种类选 择方法。 背景技术 [0002]研究人员进行仿真前并不知晓渠道的流速场， 也因此也不知晓最大流速是否出现 在自由表面。 在经历完仿真后， 能够得到流速场， 此时才知晓最大流速的位置。 在仿真过程 中， 对自由水面的处 理有两种方法， 一种是VOF法， 另一种是刚盖假定法。 [0003]在一篇名为 “基于FLuent的明渠水流三维数值模型验证 ”（鲁婧,王向东,关见朝, 王昭艳.基于Fluent的明渠水流三维数值模型验证[J].科学技术与工程,2012,12(32): 8579‑8582. ） 的文献中， 提出了分别采用刚盖假定方法和VOF方法对自由水面进行处理， 基 于Tominaga和Nezu等人的矩形明渠试验模型数据,利用Fluent软件， 分别采用刚盖假定方 法和VOF方法， 模拟明渠自由水面,对比研究不同宽深比条件下的明渠水流特性。 通过分析 研究得到： 与刚盖假定法得到的模拟值相比， VOF模拟值更接近试验值， 且VOF方法模拟得到 数据显示在宽深比小于 5时， 垂线最大流速出现在相对水深0.6～0.8的范围内。 [0004]刚盖假定法将水表面假定为一个规则的刚性平面， 不论真实的最大流速位置情况 是在水面还是不在水面， 如果用了该方法， 只能得到最大流速在自由水面的这一种结果。 所 以对实际结果是最大流速位置不在自由水面的渠道进 行仿真时， 使用该方法就会与事实不 符合。 [0005]VOF法能仿真能够还原真实的情况， 只是 所用的时间较长 。 [0006]两种方法有各自的优缺点， 总体来说， VOF法是通用的方法， 但是仿真时间过长是 刚盖假定法的数倍。 刚盖假定法是特殊的方法， 但是只针对于特定类型， 只能在最大流速出 现在自由表面的渠道进行使用。 由于VOF法是通用的方法， 一般在仿 真过程中只用VOF法， 大 大的增加了时间成本 。 发明内容 [0007]本发明的目的在于克服现有技术的不足， 提供一种基于神经网络的CFD模型种类 选择方法。 [0008]本发明的目的是通过以下技 术方案来实现的： [0009]一种基于神经网络的CFD模型种类选择 方法， 具体包括以下步骤： [0010]S1： 对渠道进行建模仿真获得 数据集， 将数据集分为训练集和 测试集； [0011]S2： 搭建BP神经 网络初步结构模型， 将训练集输入BP神经 网络， 对模型的训练和调 整； [0012]S201： 前向传播： 将第一层权值和偏置矩阵相加， 经由激活函数输出结果， 该结果 又作为第二层的输入， 继续加 权求和， 由激活函数输出； 第一层激活函数为tanh函数， 第二 层激活函数为sigmo id函数；说　明　书 1/5 页 3 CN 113642258 B 3