算法论文8
西工大:DPAtt - UNet++重构机翼流场精度高
力学与人工智能
AI 摘要
西工大崔榕峰、张伟伟等:提出DPAtt - UNet++框架用于三维机翼流场重构,精度超传统U - Net约10%,预测速度快,不过对激波等处理能力待提升,未来将多方向改进。
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AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等:基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
本文针对三维机翼流场重构难题,提出DPAtt - UNet++框架,融合几何隐式编码、多尺度注意力与物理规律约束。实验表明,其重构精度高,预测速度较CFD提升2 - 3个数量级,为飞行器气动分析提供新路径。

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