基于卷积神经网络的伴流场预报方法及设备

本申请公开了一种基于卷积神经网络的伴流场预报方法及设备，涉及伴流场预测技术领域，该方法包括：获取船体几何文件和流体动力学参数；将船体几何文件和流体动力学参数输入预先训练的卷积神经网络模型，基于船体点云数据利用预设大小的控制网格重构船体型线对应的船体，得到重构点云数据；将重构点云数据输入与船体型线对应的高斯混合模型，得到高斯混合模型输出的点云特征矩阵；基于点云特征矩阵和流体动力学参数预测并输出当前船型对应的预测伴流场。本申请用以解决现有技术在船体几何构型过程中利用代理模型进行伴流场预报时出现的准确性差的问题，实现提高伴流场的预报准确性和预报效率。