| Title | 一种基于机器学习的圆填充型各向同性多孔介质生成方法 |
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| First Inventor | 李剑辉
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| Original applicant | 南方科技大学
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| First applicant | 南方科技大学
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| Address of First applicant | 518055 广东省深圳市南山区学苑大道1088号南方科技大学力学与航空航天工程系
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| Current applicant | 南方科技大学
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| Address of Current applicant | 518055 广东省深圳市南山区学苑大道1088号南方科技大学力学与航空航天工程系 (广东,深圳,南山区)
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| First Current Applicant | 南方科技大学
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| Address of First Current Applicant | 518055 广东省深圳市南山区学苑大道1088号南方科技大学力学与航空航天工程系 (广东,深圳,南山区)
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| Application Number | CN202110399646.1
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| Application Date | 2021-04-14
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| Open (Notice) Number | CN112949213B
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| Date Available | 2023-07-07
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| Publication Years | 2023-07-07
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| Status of Patent | 授权
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| Legal Date | 2023-07-07
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| Subtype | 授权发明
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| SUSTech Authorship | First
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| Abstract | 本发明公开了一种基于机器学习的圆填充型各向同性多孔介质生成方法，所述方法包括：执行多线程处理操作；在每一个线程处理操作时，获取预设的期望孔隙率值，并根据期望孔隙率值生成与线程处理操作对应的各向同性的初始多孔介质图片和目标孔隙率值；针对每一个初始多孔介质图片和目标孔隙率值，将初始多孔介质图片和目标孔隙率值输入到训练好的多孔介质网络模型，得到线程渗透率值；判断线程渗透率值与预设的期望渗透率值的差值是否在误差精度范围内，若是，则根据线程渗透率值得到目标多孔介质。本发明实施例通过上述方法在满足多孔介质随机性的同时可以控制渗透率和孔隙率，从而达到控制多孔介质内部流动的目的。 |
| Other Abstract | 本发明公开了一种基于机器学习的圆填充型各向同性多孔介质生成方法，所述方法包括：执行多线程处理操作；在每一个线程处理操作时，获取预设的期望孔隙率值，并根据期望孔隙率值生成与线程处理操作对应的各向同性的初始多孔介质图片和目标孔隙率值；针对每一个初始多孔介质图片和目标孔隙率值，将初始多孔介质图片和目标孔隙率值输入到训练好的多孔介质网络模型，得到线程渗透率值；判断线程渗透率值与预设的期望渗透率值的差值是否在误差精度范围内，若是，则根据线程渗透率值得到目标多孔介质。本发明实施例通过上述方法在满足多孔介质随机性的同时可以控制渗透率和孔隙率，从而达到控制多孔介质内部流动的目的。 |
| CPC Classification Number | G06F30/27
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| IPC Classification Number | G06F30/27
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| INPADOC Legal Status | （+PATENT GRANT）[2023-07-07][CN]
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| INPADOC Patent Family Count | 1
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| Extended Patent Family Count | 1
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| Priority date | 2021-04-14
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| Patent Agent | 谢松
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| Agency | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)
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| URL | [Source Record] |
| Data Source | PatSnap
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| Document Type | Patent |
| Identifier | http://kc.sustech.edu.cn/handle/2SGJ60CL/560437 |
| Department | Department of Mechanics and Aerospace Engineering |
| Recommended Citation GB/T 7714 |
李剑辉,余鹏. 一种基于机器学习的圆填充型各向同性多孔介质生成方法[P]. 2023-07-07.
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