基于卷积注意力网络的网格质量评价方法

将深度卷积神经网络引入网格质量评价问题有望代替网格工程师完成繁杂的网格质量评价工作，节省计算流体力学数值模拟的人力成本，但现有方法的准确率和效率仍需要提高.因此，本文提出一种基于卷积注意力网络的网格质量评价方法.首先，本文提出在轻量级卷积神经网络模型中嵌入通道注意力的方式以同时提升准确率和效率；其次，设计了一个神经网络模型CANet用于网格质量评价任务；最后，通过Z-Score标准化对数据进行预处理，解决输入数据分布不一致的问题，以进一步提升准确率.实验结果表明，与现有方法相比，CANet可以达到更优的准确率97.06%,并且在效率上也有至少34.9%的提升.