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本发明实施例提供了一种基于深度学习的传热学反问题识别方法及装置，包括：获取内壁面温度云图；将所述内壁面温度云图输入至预设神经网络模型，得到与所述内壁面温度云图对应的待修正参数；其中，所述待修正参数包括对流换热系数，和/或，来流温度，和/或，热源强度；本发明实施例简化了传热学反问题的流程，将图像化温度数据输入训练好的深度神经网络中，其输出结果即为待修正参数，克服了传统方法中目标函数选取的难度及不适性、初值依赖性，易陷入局部收敛等不足，减少了计算量及运算带来的误差。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113255181 A
(43)申请公布日 2021.08.13
(21)申请号 202110459377.3 G06F 119/14 (2020.01)
(22)申请日
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