一種基于冷擴散模型的復雜反應流場建模方法

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摘要：仿真復雜湍流反應流場的計算消耗巨大，為了緩解計算負擔，許多研究基于深度學習方法構建數(shù)據(jù)驅動代理模型，但獲取該代理模型所需要的數(shù)據(jù)仍存在一定困難。為了解決上述問題，本文提出一種基于冷擴散模型（Cold Diffusion Model，CDM）的代理模型。與去噪擴散概率模型（ Denoising Diffusion Probabilistic Model，DDPM）不同，插值冷擴散模型在擴散過程中采用逐步插值替代加入隨機高斯噪聲，為復原過程引入更多信息。（剩余1180字）