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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利液冷服务器的流场预测方法、装置、设备和存储介质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：CN120723043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511231284.X，技术领域涉及：G06F1/20；该发明授权液冷服务器的流场预测方法、装置、设备和存储介质是由崔冰设计研发完成，并于2025-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本液冷服务器的流场预测方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种液冷服务器的流场预测方法、装置、设备和存储介质，包括：获取液冷服务器的冷管中多个流体粒子的坐标，液冷服务器的冷管为常规冷管；基于多个流体粒子的坐标通过光滑粒子流体动力学方法对常规冷管内流体的流动进行模拟，得到多个目标物理量的物理数据，将各目标物理量的物理数据输入已训练的数据驱动模型，得到数据驱动模型输出的各目标物理量的物理数据对应的亚格子应力，并基于各目标物理量的物理数据对应的亚格子应力通过光滑粒子流体动力学方法进行计算得到常规冷管的第一流场数据。上述方法能够在保证液冷服务器的流场预测精度的前提下降低计算成本，提升液冷服务器的流场预测效率。

本发明授权液冷服务器的流场预测方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种液冷服务器的流场预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取液冷服务器的冷管中多个流体粒子的坐标，所述液冷服务器的冷管为常规冷管； 基于所述多个流体粒子的坐标通过光滑粒子流体动力学方法对所述常规冷管内流体的流动进行模拟，得到多个目标物理量的物理数据，将各目标物理量的物理数据输入已训练的数据驱动模型，得到所述数据驱动模型输出的各目标物理量的物理数据对应的亚格子应力，并基于各目标物理量的物理数据对应的亚格子应力通过所述光滑粒子流体动力学方法进行计算得到所述常规冷管的第一流场数据，其中，所述第一流场数据反映所述常规冷管中冷却液的流动状态，所述数据驱动模型通过多个目标物理量的样本数据以及所述多个目标物理量的样本数据对应的样本亚格子应力进行模型训练得到，所述多个目标物理量的样本数据以及所述多个目标物理量的样本数据对应的样本亚格子应力通过耦合大涡模拟算法的光滑粒子流体动力学方法计算得到； 所述数据驱动模型为神经网络模型，所述数据驱动模型的模型训练步骤包括： 获取所述常规冷管中多个样本流体粒子的坐标； 基于所述多个样本流体粒子的坐标并通过所述耦合大涡模拟算法的光滑粒子流体动力学方法对所述常规冷管内流体流动进行模拟，并在流体流动模拟过程中修改所述常规冷管的部分边界条件和或部分几何参数，得到所述常规冷管在多个工况下的流场数据集，所述流场数据集包括多个待选物理量的样本数据以及所述多个待选物理量的样本数据对应的样本亚格子应力； 根据各待选物理量对流体流动状态的影响度，从所述流场数据集中获取用于训练所述数据驱动模型的所述多个目标物理量的样本数据以及所述多个目标物理量的样本数据对应的样本亚格子应力； 通过所述多个目标物理量的样本数据以及所述多个目标物理量的样本数据对应的样本亚格子应力对所述神经网络模型进行模型训练； 所述根据各待选物理量对流体流动状态的影响度，从所述流场数据集中获取用于训练所述数据驱动模型的所述多个目标物理量的样本数据以及所述多个目标物理量的样本数据对应的样本亚格子应力，包括： 根据各待选物理量对流体流动状态的影响度从所述流场数据集中确定与湍流相关的多个待选物理量的样本数据； 将所述与湍流相关的多个待选物理量的样本数据输入已训练的随机森林模型，得到所述已训练的随机森林模型输出的与湍流相关的各待选物理量对于预测样本亚格子应力的特征重要性权重； 从所述与湍流相关的各待选物理量中筛选出特征重要性权重大于设定权重值的待选物理量，从所述流场数据集中获取筛选出的待选物理量的样本数据，以作为所述多个目标物理量的样本数据，并从所述流场数据集中获取所述筛选出的待选物理量的样本数据对应的样本亚格子应力，以作为所述多个目标物理量的样本数据对应的样本亚格子应力； 其中，所述随机森林模型通过所述与湍流相关的多个待选物理量的样本数据以及所述与湍流相关的各待选物理量的样本数据对应的样本亚格子应力进行模型训练得到，以使得模型训练后的随机森林模型学习到所述常规冷管的与湍流相关的各待选物理量对于预测样本亚格子应力的特征重要性，并基于各特征重要性确定与湍流相关的各待选物理量对于预测样本亚格子应力的特征重要性权重。

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