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龍圖騰網恭喜熙流數字科技(上海)有限公司申請的專利基于熵優化弛豫模型的格子玻爾茲曼方法、裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118551694B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410953484.5，技術領域涉及：G06F30/28；該發明授權基于熵優化弛豫模型的格子玻爾茲曼方法、裝置是由牟熙設計研發完成，并于2024-07-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于熵優化弛豫模型的格子玻爾茲曼方法、裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于熵優化弛豫模型的格子玻爾茲曼方法、裝置、計算機設備和存儲介質，首先，獲取碰撞前的分布函數并進行累積量變換，得到高階和低階累積量。高階累積量捕捉更多流動細節。通過熵優化方法最大化高階累積量的局部熵值，調整松弛系數，保證模擬的穩定性和精度。然后，對低階和優化后的高階累積量進行逆累積量變換，得到碰撞后的分布函數。最后，將碰撞后的分布函數在網格點間遷移，并更新分布函數，模擬流體流動過程。本發明提高了模擬的精度和穩定性，減少數值震蕩和誤差累積，特別是在高雷諾數流動和復雜幾何形狀模擬方面，提供了有效解決方案，為未來流體力學仿真提供了新思路和方法。

本發明授權基于熵優化弛豫模型的格子玻爾茲曼方法、裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于熵優化弛豫模型的格子玻爾茲曼方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取碰撞前的分布函數，并對所述分布函數進行累積量變換處理，得到多個累積量，其中，所述多個累積量中包括高階累積量和低階累積量；采用熵優化處理方法最大化所述高階累積量的局部熵值，得到優化后的高階累積量；采用熵優化處理方法最大化所述高階累積量的局部熵值，得到優化后的高階累積量，包括：采用第一公式對所述高階累積量進行局部熵值最大化處理，得到優化后的高階累積量，所述第一公式為：，其中，是優化后的高階累積量，經過熵優化處理后的高階累積量；是單位矩陣，用于矩陣運算的加法；是系數矩陣，用于修正累積量的計算；D是由單位矩陣和零矩陣組成的對角矩陣，用于選擇特定的累積量部分；表示網格權重，用于衡量不同分布函數的權重；表示高階累積量的變換矩陣，用于將分布函數與高階累積量聯系起來；表示低階累積量的變換矩陣，用于將分布函數與低階累積量聯系起來；是低階累積量，通過累積量變換得到的低階部分，在優化過程中用于計算高階累積量；用于修正高階累積量的計算結果，由下列關系得到：；變換矩陣T用于將分布函數轉換為中心矩，可被分解為：；采用逆累積量變換公式，對所述低階累積量和所述優化后的高階累積量進行逆變換處理，得到碰撞后的分布函數；將所述碰撞后的分布函數在物理空間中進行遷移處理，并更新各個網格點的分布函數，將所述碰撞后的分布函數在物理空間中進行遷移處理，并更新各個網格點的分布函數之后還包括在每個時間步，首先將碰撞后的分布函數遷移到相鄰的網格點，模擬流體微觀粒子的運動，使得流體狀態在空間上發生變化。

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