中国农业大学钟强获国家专利权
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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种涡旋三维多向重构与动态追踪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:CN120724886B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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:202510800856.5,技术领域涉及:G06F30/28;该发明授权一种涡旋三维多向重构与动态追踪方法是由钟强;胡春阳;张育楷;李佳桐;姚志峰;王福军设计研发完成,并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种涡旋三维多向重构与动态追踪方法在说明书摘要公布了:本发明提供的一种涡旋三维多向重构与动态追踪方法,针对传统的涡旋重构方法在三维采样、伪匹配抑制等方面的缺陷,本发明通过对三维方向均进行了有效的涡轴匹配,兼顾三维采样效果,对各向同性的涡旋有着更好的重构效果;同时通过Liutex的矢量方向的约束特性,设置匹配时的物理约束条件,有效降低伪涡轴点匹配现象;利用图神经网络和强化学习,优化涡旋轴线匹配,提高三维重构精度,通过全局拓扑约束抑制伪匹配;通过对绝对旋转强度占优的涡轴点进行提取,实现直观观测到单一涡旋在流场中随时间演化时结构上的变化;利用长短时记忆网络和扩散模型,进行跨时空涡旋追踪的动态建模,增强单个涡旋的追踪连续性和精度。
本发明授权一种涡旋三维多向重构与动态追踪方法在权利要求书中公布了:1.一种涡旋三维多向重构与动态追踪方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S100、获取追踪时间t1~tN+1内各时刻ti的瞬时三维流场数据,对平行于x,y,z方向的各平面分别赋予索引编号,针对各时刻ti,计算三维流场内各网格点的涡旋绝对强度值R、涡旋绝对强度矢量Liutex的方向r和涡旋相对强度值OmegaR,并结合网格点的位置和瞬时流速得到各网格点的特征向量,基于各网格点的特征向量完成对各最小索引编号平面内涡旋编号的初始化;基于同一时刻且相互平行的相邻两平面内各涡旋绝对强度值R的9邻域极值点的特征向量构建无向图Gid1_id2,角标id1和id2分别代表构建无向图时所采用的两个相邻平面的索引编号; 步骤S200、将ti时刻的所有无向图以及初始涡旋编号输入预训练的图神经网络中,所述图神经网络基于拓扑一致性、监督学习和各向同性准则对涡旋轴线的匹配关系进行预测,得到ti时刻的涡旋轴线初始集合AGNN_i;将AGNN_i输入预训练的强化学习模型中,所述强化学习模型基于方向一致性和强度连续性准则对AGNN_i中的伪匹配进行抑制,得到ti时刻的涡旋轴线优化集合Aopt_i;AGNN_i和Aopt_i中分别记录有各涡旋的编号及其在不同涡轴点处的特征向量; 步骤S300、从时段t1~t2开始,按照时间先后依序对各时段ti~ti+1进行单涡旋追踪,直至tN-1~tN时段,得到追踪时间t1~tN的涡旋追踪序列针对时段ti~ti+1的单涡旋追踪过程包括: 遍历ti时刻的所有涡旋依次作为目标涡旋,基于Aopt_i中目标涡旋的信息对涡旋绝对强度值R占优的涡轴点进行提取并作为追踪点,对ti+1时刻追踪点的位置与速度进行预测并判断目标涡旋在ti+1时刻是否消散,若未消散,则判定该目标涡旋成功追踪,并将该目标涡旋的起源时刻标记为ti+1时刻; 统计追踪时间t1~tN内具有相同涡旋编号且成功追踪的各涡旋,分别作为一个涡旋追踪子序列,由所有涡旋追踪子序列构成追踪时间t1~tN的涡旋追踪序列中的上标1和下标N分别代表的起始时刻标记和终止时刻标记; 步骤S400、涡旋动态追踪 步骤S410、使预训练的长短期记忆网络利用追踪时间t1~tN的涡旋追踪序列对追踪时间t2~tN+1的涡旋追踪序列及涡旋消散概率进行预测,得到涡旋追踪预测序列及涡旋消散预测概率序列利用预训练的扩散模型根据tN+1时刻的涡旋轴线优化集合Aopt_N+1、涡旋追踪预测序列及涡旋消散预测概率序列获得追踪时间t~tN+1的涡旋追踪优化序列及涡旋消散优化概率序列以弥补LSTM的确定性偏差; 步骤S420、对于任意时刻t的涡旋,t,不断按照以下步骤对其进行动态追踪:首先参照步骤S100~步骤S300获得追踪时间t~tN+j-1的涡旋追踪序列然后参照步骤S410对该涡旋追踪序列进行处理,得到追踪时间tj+1~tN+j的涡旋追踪优化序列及涡旋消散优化概率序列作为已有追踪数据用于后续追踪;当根据涡旋消散优化概率判定涡旋消散时,停止对该涡旋的追踪,输出跨时空追踪路径Ptrack,包含涡旋的位置序列、速度序列、涡旋绝对强度序列和Liutex的方向r序列。
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