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本发明具体涉及基于改进生成对抗网络与模型压缩的翼型流场预测方法，包括：将边界条件输入经过训练的流场预测模型，输出对应的预测流场图像；训练流场预测模型时：首先将边界条件作为生成器的输入并输出预测流场图像，判别器基于真实流场图像对预测流场图像进行判断并更新自身参数，最后将判别器的参数更新结果反馈至生成器，以供生成器更新自身参数；重复迭代并不断更新生成器和判别器的参数；最终，对经过训练的流场预测模型进行模型压缩。

本发明通过深度卷积生成对抗网络提取翼型流场的复杂特征，并能够将高维数据并转换为潜在的低维表示以更好的实现翼型流场预测，同时能够通过模型压缩来降低模型的参数量和运算量。

重庆育成发展有限公司，成立于2013年，重庆高新开发建设投资集团成员，位于重庆市，是一家以从事软件和信息技术服务业为主的企业。 经营范围：为高新技术企业提供技术咨询、技术服务，科技项目的技术转让、技术咨询，技术进出口，从事投资业务（不得从事金融业务），企业形象设计，市场营销策划，房地产信息咨询，会议及展览服务，场地租赁，物业管理，企业管理咨询，从事与创新创业相关的投资业务及资产管理，设计、制作、代理、发布国内外广告（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）重庆育成发展有限公司，成立于2013年，重庆高新开发建设投资集团成员，位于重庆市，是一家以从事软件和信息技术服务业为主的企业。 经营范围：为高新技术企业提供技术咨询、技术服务，科技项目的技术转让、技术咨询，技术进出口，从事投资业务（不得从事金融业务），企业形象设计，市场营销策划，房地产信息咨询，会议及展览服务，场地租赁，物业管理，企业管理咨询，从事与创新创业相关的投资业务及资产管理，设计、制作、代理、发布国内外广告（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）