一种基于深度学习的山区突变风场主动控制风洞模拟方法

本发明公开了一种基于深度学习的山区突变风场主动控制风洞模拟方法，涉及风洞实验研究技术领域，所述方法包括：在山区目标区域获取目标风场参数，根据所述目标风场参数结合风洞实时传感器数据构建MLP输入向量，建立包含MLP前向映射模型和Transformer时序反馈模型的深度学习控制模型，MLP前向映射模型根据所述MLP输入向量生成多风扇阵列控制信号，控制多风扇阵列生成模拟风场，Transformer时序反馈模型根据模拟风场与目标风场的风场差值生成多风扇阵列控制修正信号，实时动态修正模拟风场参数，逼近目标风场参数；本方法通过MLP前馈生成与Transformer反馈修正实现了对山区复杂风场的高保真动态再现与智能自适应控制。