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基于CFD瞬态模拟与GAN的室内呼吸流场预测（优秀学生论文评选）

计算流体力学,GAN,cGAN,流场预测,室内呼吸流场

随着科技的发展，流体动力学在多个领域变得越来越重要，尤其在室内公共卫生健康环境领域，对流场的研究对于病毒传播、空气质量等方面具有重要意义。虽然传统的计算流体力学（CFD）方法在流场模拟方面取得了显著成果，但处理复杂瞬态流场时耗时且成本高。生成对抗网络（GAN）在图像处理等领域取得了显著的成果，因此利用条件生成对抗网络（cGAN）预测流场云图可以降低计算成本和时间。本研究以病人室内呼吸流场为例，关注室内公共卫生健康环境领域的应用，使用格子玻尔兹曼方法和cGAN模型进行流场计算和预测。评估指标包括峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），以及重新提取的流场浓度数据与计算所得流场信息的对比。结果表明，该方法在预测流场浓度方面具有一定精度，虽然在部分区域存在差异，但整体上为室内公共卫生健康环境领域的流场模拟提供了一种高效且具有可靠性的方法。