一种应用于直线推进电磁能装备的电磁场预测方法

本申请提供了一种应用于直线推进电磁能装备的电磁场预测方法，包括：将数值模拟数据作为输入，以将电磁参数作为约束条件引导模型生成对应时刻下的电磁场分布，其中，电磁参数至少包括励磁电流、电枢电导率、时间；构建以短残差和卷积Transformer作为Backbone的U‑net结构，并作为条件扩散模型的核心网络，建立CT‑Unet‑CDDPM模型；将数值模拟稳定阶段的数据与深度学习计算“伪振荡”阶段的数据相结合，以得到高速下直线推进电磁能装备在整个发射过程中的电磁场。本申请实现了高速下的电磁场高精度外推计算，为直线推进电磁能装备的发射性能分析和优化提供了新思路。