基于机器学习的流体快速合成方法、装置、系统和介质

本申请提供的一种基于机器学习的流体快速合成方法、装置、系统和介质，通过获取一流体模型对应的包含不同分辨率的流体速度场数据，据以采集局部速度块的特征向量信息并形成流场数据集；将所述流场数据集作为预设多尺度字典神经网络的输入以得到所述高分辨率流体速度场对应的流体细节信息；依据所述低分辨率流体速度场对应的各所述局部速度块，并结合所述流体细节信息以合成得到所述高分辨率流体速度场。本申请能够加速流体仿真过程，减少了计算资源消耗，节省存储空间，使得合成的结果增加细节的同时，保持高分辨率流体的重要结构信息，实现动态的交互式可视化，对于加速流体仿真过程以及基于物理的强化学习有着重要的意义和实际应用。
上海科技大学
刘晓培 | 柏凯 | 李伟