| 基于扩散模型的流场超分辨率重建方法 |
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| 引用本文： | 韩阳,朱军鹏,郭春雨,范毅伟,汪永号.基于扩散模型的流场超分辨率重建方法[J].力学学报,2023(10):2309-2320. |
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| 作者姓名： | 韩阳 朱军鹏 郭春雨 范毅伟 汪永号 |
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| 作者单位： | 1. 哈尔滨工程大学船舶工程学院;2. 哈尔滨工程大学青岛创新发展基地 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(52371306)； |
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| 摘 要： | 低分辨率的流场数据具有较少的信息量,不能充分捕捉流场中的细节演化过程.尤其对于湍流的随机脉动特征和小尺度涡旋细节特征更加难以获取,这限制了对流场演化机理进行深入研究.为了解决这一局限性,并从低分辨率流场中重建高分辨率数据,文章提出一种流场超分辨率重建的生成扩散模型FlowDiffusionNet.该模型以低分辨率流场数据输入作为约束条件,采用去噪分数匹配方法,来实现高分辨率流场数据的复现.FlowDiffusionNet在结构设计上充分考虑了流场数据的低频信息与高频空间特征,采用基于扩散过程的建模方法,用于重建高分辨率流场数据的残差.该模型结构便于实现迁移学习,可在不同程度的退化流场上应用.将该方法在多种经典流场数据集上进行测试,并与双三次插值(bicubic)、超分辨率生成对抗网络(SRGAN)、超分辨率卷积神经网络(SRCNN)等方法进行比较.结果表明,该方法在各种流场上的重建性能达到最佳水平,特别是对于包含小尺度涡结构的4倍下采样流场数据,客观评价指标SSIM达到0.999.
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| 关 键 词： | 流场超分辨率重建 条件扩散模型 深度学习 流场残差 迁移学习 |
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