CN116013443B - 一种传热特性预测方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种传热特性预测方法、装置、设备及可读存储介质，属于泡沫隔热材料跨尺度传热领域，该方法将材料物性和细观温度的依赖关系建立在细观网格尺度上，在粗网格进行求解过程，相比现有技术为了精确表征其微细结构，采用分辨率非常高的网格，并且直接基于细网格进行计算的方式，本申请基于粗网格进行计算的方式，大大降低了求解时间，实现快速准确的预测真实结构多尺度泡沫材料的传热特性，大幅度降低飞行器防热结构防热/隔热设计周期，提高防热结构的有效承热量，降低结构设计冗余。
Description
技术领域
本申请涉及泡沫隔热材料跨尺度传热领域，特别涉及一种传热特性预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着飞行不断向高马赫数、长航时、可重复使用等方向发展，给飞行器隔热材料提出了更苛刻的要求。泡沫类隔热材料具有重量轻，比表面积大等优点被广泛应用于飞行器隔热系统中。然而，真实泡沫材料构造上的多尺度以及微细观的结构极度复杂无序给传热特性即温度场的实验测量、理论预测和数值预测均提出了严峻的挑战。
受复合材料结构特征的影响，基于FDM（Finite Difference Method，有限差分法）等数值预测手段开展传热特性预测的相关研究成为当下的主要技术途径。然而，对于复杂的泡沫材料，其微细结构的极度复杂无序，为了精确表征其微细结构，需采用分辨率非常高的网格，直接基于细网格计算温度值，网格数量巨大导致数值求解效率低，周期长。因此，需要提供一种传热特性预测方法，来解决现有数值预测技术难以快速准确的预测真实结构多尺度泡沫材料的传热特性。
发明内容
本申请的目的是提供一种传热特性预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，从而快速准确的预测真实结构多尺度泡沫材料的传热特性。
为实现上述目的，本申请提供了一种传热特性预测方法，包括：
S101：采用细网格和粗网格划分泡沫隔热材料，其中所述细网格中与每个粗网格单元对应的区域为单胞网格，形成网格间的位置映射关系；
S102：根据赋予所述细网格的预设温度值，确定所述单胞网格的热物性参数，进而根据所述网格间的位置映射关系，建立所述单胞网格和所述细网格的热物性映射关系；确定所述单胞网格节点位置的数值基函数，并根据所述数值基函数，获得粗网格节点位置的宏观热传导方程；
S103：根据所述热物性映射关系和所述宏观热传导方程，获得所述粗网格节点位置处的宏观温度值；
S104：根据所述宏观温度值和所述数值基函数，获得所述细网格节点位置处的细观温度值。
可选的，所述获得所述细网格节点位置处的细观温度值后，还包括：
判断所述细观温度值与所述预设温度值是否达到收敛残差；
若否，则将所述细观温度值作为预设温度值，执行步骤S102至S104，直至所述细观温度值与所述预设温度值达到所述收敛残差；
若是，则当检测到达到计算时间时，将所述细观温度值记为最终温度值；当检测到未达到所述计算时间时，将所述细观温度值作为下一时刻的预设温度值，执行步骤S102至S104，直至达到所述计算时间。
可选的，所述确定所述单胞网格节点位置的数值基函数，包括：
通过对所述单胞网格施加振荡边界，并且根据数值基函数的控制方程，确定所述单胞网格节点位置的数值基函数。
可选的，所述根据数值基函数的控制方程，包括：
根据基于FDM得到的数值基函数的控制方程。
可选的，所述根据所述热物性映射关系和所述宏观热传导方程，包括：
根据所述热物性映射关系和基于FDM得到的所述宏观热传导方程。
可选的，所述确定所述单胞网格节点位置的数值基函数，包括：
通过多个GPU，确定所述细网格中对应预设区域内的单胞网格节点位置的数值基函数；所述GPU与所述预设区域一一对应。
可选的，所述GPU与所述预设区域一一对应，包括：
所述GPU与采用三维排列方式的所述预设区域一一对应。
为实现上述目的，本申请还提供了一种传热特性预测装置，包括：
网格映射模块，用于采用细网格和粗网格划分泡沫隔热材料，其中细网格中与每个粗网格单元对应的区域为单胞网格，形成网格间的位置映射关系；
计算模块，用于根据赋予所述细网格的预设温度值，确定所述单胞网格的热物性参数，进而根据所述网格间的位置映射关系，建立所述单胞网格和所述细网格的热物性映射关系；确定所述单胞网格节点位置的数值基函数，并根据所述数值基函数，获得粗网格节点位置的宏观热传导方程；
宏观温度计算模块，用于根据所述热物性映射关系和所述宏观热传导方程，获得所述粗网格节点位置处的宏观温度值；
细观温度计算模块，用于根据所述宏观温度值和所述数值基函数，获得所述细网格节点位置处的细观温度值。
为实现上述目的，本申请还提供了一种传热特性预测设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述所述的传热特性预测方法的步骤。
为实现上述目的，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的传热特性预测方法的步骤。
本申请提供的一种传热特性预测方法，包括：S101：采用细网格和粗网格划分泡沫隔热材料，其中细网格中与每个粗网格单元对应的区域为单胞网格，形成网格间的位置映射关系；S102：根据赋予所述细网格的预设温度值，计算所述单胞网格的热物性参数，进而根据所述网格间的位置映射关系，建立所述单胞网格和所述细网格的热物性映射关系；确定所述单胞网格节点位置的数值基函数，并根据所述数值基函数，获得粗网格节点位置的宏观热传导方程；S103：根据所述热物性映射关系和所述宏观热传导方程，获得所述粗网格节点位置处的宏观温度值；S104：根据所述宏观温度值和所述数值基函数，获得所述细网格节点位置处的细观温度值。
显然，本申请将材料物性和细观温度的依赖关系建立在细观网格尺度上，在粗网格进行求解过程，相比现有技术为了精确表征其微细结构，采用分辨率非常高的网格，并且直接基于细网格进行计算的方式，大大降低了求解时间，实现快速准确的预测真实结构多尺度泡沫材料的传热特性，大幅度降低飞行器防热结构防热/隔热设计周期，提高防热结构的有效承热量，降低结构设计冗余。本申请还提供一种传热特性预测装置、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种传热特性预测方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的一种传热特性预测方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种传热特性预测方法的网格间的位置映射关系示意图；
图4为本申请实施例提供的一种传热特性预测方法的单胞网格线性边界条件示意图；
图5为本申请实施例提供的一种传热特性预测方法的单胞网格振荡边界条件示意图；
图6为本申请实施例提供的一种传热特性预测方法的GPU分割方式示意图；
图7为本申请实施例提供的一种传热特性预测装置的结构框图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
基于FDM等数值预测手段开展热物性预测的相关研究成为当下的主要技术途径。然而，其中仍存在诸多问题，例如：1. 采用基于细观尺度直接预测的FDM，需采用高分辨率网格准确表征材料结构，网格数量巨大导致数值求解效率低，周期长；2. 基于多尺度渐进展开理论的FDM可以有效的解决求解缓慢的问题，但构造宏观求解方程时需采用周期边界假设，导致其不适用于具有随机微结构特征的复合材料问题研究，对于复杂无序的真实泡沫材料，其适用性有待进一步确认；3. 基于数值基函数多尺度计算方法可以有效降低网格量，提高计算效率。但是，对于复杂的泡沫材料，其微细结构的极度复杂无序，为了精确表征其微细结构，需采用分辨率非常高的网格，尽管采用单元分割，但粗网格单元数和子单元中的网格数量仍然非常大，计算时间仍较低。综合上述问题，现有数值预测技术难以快速准确的预测真实结构多尺度泡沫材料的传热特性。因此，本申请了提供一种传热特性预测方法，通过将材料物性和细观温度的依赖关系建立在细观网格尺度上，在粗网格进行求解过程，从而提高求解效率。
请参考图1，图1为本申请实施例提供的一种传热特性预测方法的流程图，该方法可以包括：
S101：采用细网格和粗网格划分泡沫隔热材料，其中细网格中与每个粗网格单元对应的区域为单胞网格，形成网格间的位置映射关系。
本实施例并不限定细网格中每个网格的具体尺寸，只需要保证细网格（Grid 1），粗网格（Grid 2）和单胞网格（Grid 3）三类网格数量间的关系满足
，其中/>
表示细网格数量，/>
表示粗网格数量，/>
表示单胞网格数量。
S102：根据赋予细网格的预设温度值，确定单胞网格的热物性参数，进而根据网格间的位置映射关系，建立单胞网格和细网格的热物性映射关系；确定单胞网格节点位置的数值基函数，并根据数值基函数，获得粗网格节点位置的宏观热传导方程。
通过对单胞网格施加边界条件，对数值基函数的控制方程进行求解，即可确定单胞网格节点位置的数值基函数。本实施例并不限定施加的边界条件的具体种类，根据结构的复杂程度可以选择不同的边界条件，例如对于一些较为简单的结构，可以选择施加线性边界条件；对于一些较为复杂的结构，线性边界可能存在较大的数值误差，需采用振荡边界。本实施例并不限定求解数值基函数的控制方程采用的数值计算方法的具体种类，例如数值计算方法可以是FDM、FVM（Finite Volume Method，有限体积方法）或是FEM（FiniteElement Method，有限元方法）。考虑到，FDM数据结构简单，易实施，且极易向高阶格式扩展，进一步提高计算精度，加速收敛，本实施可以选择采用FDM求解数值基函数的控制方程。本实施例并不限定确定单胞网格节点位置的数值基函数的具体方式，例如可以是单独确定每个单胞网格节点位置的数值基函数；也可以是通过多个GPU（Graphics ProcessingUnit，图形处理器），确定细网格中对应预设区域内的单胞网格节点位置的数值基函数；GPU与预设区域一一对应。进一步的，本实施例并不限定GPU的具体分割方式，根据GPU的数量可以选择不同的分割方式，例如当GPU数量较小时，可以采用一维分割方式，即预设区域采用一维排列方式；当GPU数量较多时，可以采用三维分割方式，即预设区域采用三维排列方式。考虑到，采用GPU并行技术，相对于CPU串行和CPU并行计算，由于粗网格单元之间的不需要实时数据传输，GPU的单指令多线程的并行更具优势，更易实高效大规模并行，大幅度降低计算耗时，提高设计效率，本实例中可以采用多GPU加速技术，同时确定多个述单胞网格节点位置的数值基函数。本实施例并不限定建立单胞网格和细网格的热物性映射关系的后续操作，例如可以是对单胞网格和细网格的热物性映射关系进行一次性存储。本实施例并不限定确定单胞网格节点位置的数值基函数的后续操作，例如可以是对单胞网格节点位置的数值基函数进行一次性存储。考虑到，在计算过程中存储数据耗时长会降低计算效率，本实施例可以选择在第一次建立单胞网格和细网格的热物性映射关系时和确定单胞网格节点位置的数值基函数时，对单胞网格和细网格的热物性映射关系和单胞网格节点位置的数值基函数进行一次性存储，使后续迭代计算过程中不需要进行重复地存储过程，从而缩短计算时间。
S103：根据热物性映射关系和宏观热传导方程，获得粗网格节点位置处的宏观温度值。
本实施例并不限定求解宏观热传导方程采用的数值计算方法的具体种类，例如数值计算方法可以是FDM、FVM或是FEM。考虑到，FDM数据结构简单，易实施，且极易向高阶格式扩展，进一步提高计算精度，加速收敛，本实施可以选择采用FDM求解宏观热传导方程。
S104：根据宏观温度值和数值基函数，获得细网格节点位置处的细观温度值。
本实施例并不限定获得细网格节点位置处的细观温度值的后续操作，例如可以是判断细观温度值与预设温度值是否达到收敛残差；若否，则将细观温度值作为预设温度值，执行步骤S102至S104，直至细观温度值与预设温度值达到收敛残差；若是，则当检测到达到计算时间时，将细观温度值记为最终温度值；当检测到未达到计算时间时，将细观温度值作为下一时刻的预设温度值，执行步骤S102至S104，直至达到计算时间。本实施例通过细观-宏观温度迭代计算，最终获得同时达到细观稳态和宏观稳态的更精确的细观温度值。本实施例并不限定收敛差的具体数值，可以根据实际对精确度的要求而定。本实施例并不限定计算时间的具体数值，以根据实际对精确度的要求而定。
基于上述实施例，本申请将材料物性和细观温度的依赖关系建立在细观网格尺度上，在粗网格进行求解过程，相比现有技术为了精确表征其微细结构，采用分辨率非常高的网格，并且直接基于细网格进行计算的方式，大大降低了求解时间，实现快速准确的预测真实结构多尺度泡沫材料的传热特性，大幅度降低飞行器防热结构防热/隔热设计周期，提高防热结构的有效承热量，降低结构设计冗余。
下面结合具体的实例说明上述传热特性预测过程，请参考图2，图2为本申请实施例提供的一种传热特性预测方法的流程示意图，该过程具体如下：
1、对泡沫隔热材料进行网格划分，而网格划分分为三个层次：细网格（Grid 1），粗网格（Grid 2）和单胞网格（Grid 3）。根据网格坐标信息，建立三个层次网格间的映射关系，如图3所示；
2、给Grid 1赋初场温度值
（t表示时间），通过FDM计算Grid 3的热物性属性，基于多重网格技术，进而根据步骤1中的边界网格坐标映射关系建立Grid 1和Grid 3的热物性映射；
3、对Grid3依次施加图4或图5的边界条件，其中对于线性边界条件，在Grid 3内根据已知线性分布函数施加边界节点位置处的Ψ，如图4所示。△1，△2和△3分别是面1234沿13方向，1456沿15方向，1276沿17方向值；对于振荡边界条件，以面1234为例在Grid 3内根据已知线性分布函数施加边界节点位置处的数值基函数Ψ，如图5所示。
数值基函数的控制方程为：
其中，
为节点位置处的数值基函数；K为Grid 3的导热系数矩阵，针对各向同性材料：/>
其中，
为导热系数矩阵的分量，φ为细网格Grid 1下的待解温度。
对式（1）采用FDM进行离散求解，即可获得数值基函数
、
、/>
、/>
，/>
、/>
、
、/>
，/>
为Grid 3的节点数。
此时，面1234上的稳态热传导方程为：
其中，
为面1234上的数值基函数；k(x,y)为面1234上的导热系数矩阵的分量。
如果GPU数量较小时，采用一维分割，当GPU数量足够多时，采用三维分割方式能进一步加速，如图6所示。
4、根据Grid 3内求解的数值基函数，在Grid 2形成以节点为待解量热传导方程，形成最终待解热传导方程组；
微分形式的热传导方程：
其中，ρ、c、k分别表示密度，比热和导热系数；t为时间；φ为细网格下的待解温度。
考虑到细观尺度变量在边界线上变化较小，式（4）左侧时间积分项采用宏观尺度Φ平均近似计算，式（4）左侧可化为：
式（5）中的一阶时间导数采用向后差分公式：
其中，△t为时间增量，上标
表示上一时刻。
宏观尺度Φ和细观尺度φ之间可通过数值基函数Ψ建立联系：
其中，求和符号“∑”上标8表示粗立方体网格的8个节点。
将式（7）带入（4）式右侧线积分项，可得：
以图4中的粗网格为例，整理可得：
其中，式中的系数
为：
采用中心差分对
进行离散得：
5、采用多重网格求解技术对步骤4中形成的宏观能量方程行求解，获得Grid1节点位置处的宏观温度场Φ分布，同时，并采用式（7）获得细观温度φ分布。判断当前细观温度与步骤2中的假设温度是否达到收敛残差
；若否则返回步骤2，令/>
进行细观-宏观温度迭代计算，直至达到收敛残差/>
；若是，则判当检测到达到计算时间时，将细观温度值记为最终温度值；当检测到未达到计算时间时，返回步骤2，令
进行下一时刻的细观-宏观温度迭代计算，直至达到计算时间。
下面对本申请实施例提供的一种传热特性预测装置、设备及计算机可读存储介质进行介绍，下文描述的传热特性预测装置、设备及计算机可读存储介质与上文描述的传热特性预测方法可相互对应参照。
请参考图7，图7为本申请实施例提供的一种传热特性预测装置的结构框图，该装置可以包括：
网格映射模块100，用于采用细网格和粗网格划分泡沫隔热材料，其中细网格中与每个粗网格单元对应的区域为单胞网格，形成网格间的位置映射关系；
计算模块200，用于根据赋予细网格的预设温度值，确定单胞网格的热物性参数，进而根据网格间的位置映射关系，建立单胞网格和细网格的热物性映射关系；确定单胞网格节点位置的数值基函数，并根据数值基函数，获得粗网格节点位置的宏观热传导方程；
宏观温度计算模块300，用于根据热物性映射关系和宏观热传导方程，获得粗网格节点位置处的宏观温度值；
细观温度计算模块400，用于根据宏观温度值和数值基函数，获得细网格节点位置处的细观温度值。
基于上述实施例，本申请将材料物性和细观温度的依赖关系建立在细观网格尺度上，在粗网格进行求解过程，相比现有技术为了精确表征其微细结构，采用分辨率非常高的网格，并且直接基于细网格进行计算的方式，大大降低了求解时间，实现快速准确的预测真实结构多尺度泡沫材料的传热特性，大幅度降低飞行器防热结构防热/隔热设计周期，提高防热结构的有效承热量，降低结构设计冗余。
基于上述实施例，传热特性预测装置，还可以包括：
数据迭代模块，用于判断细观温度值与预设温度值是否达到收敛残差；若否，则将细观温度值作为预设温度值，执行计算模块200至细观温度计算模块400，直至细观温度值与预设温度值达到收敛残差；若是，则当检测到达到计算时间时，将细观温度值记为最终温度值；当检测到未达到计算时间时，将细观温度值作为下一时刻的预设温度值，执行计算模块200至细观温度计算模块400，直至达到计算时间。
基于上述各实施例，计算模块200，具体用于通过对单胞网格施加振荡边界，并且根据数值基函数的控制方程，确定单胞网格节点位置的数值基函数。
基于上述各实施例，计算模块200，具体用于通过对单胞网格施加振荡边界，并且根据基于FDM得到的数值基函数的控制方程，确定单胞网格节点位置的数值基函数。
基于上述各实施例，宏观温度计算模块300，具体用于根据热物性映射关系和基于FDM得到的宏观热传导方程，获得粗网格节点位置处的宏观温度值。
基于上述各实施例，计算模块200，具体用于通过多个GPU，确定细网格中对应预设区域内的单胞网格节点位置的数值基函数；GPU与预设区域一一对应。
基于上述各实施例，计算模块200，具体用于通过多个GPU，确定细网格中对应预设区域内的单胞网格节点位置的数值基函数；GPU与采用三维排列方式的预设区域一一对应单元。
基于上述实施例，本申请还提供了一种传热特性预测设备，包括：存储器和处理器，其中，存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行计算机程序时实现上述各实施例所述的传热特性预测方法的步骤。当然，该传热特性预测设备还可以包括各种必要的网络接口、电源以及其它零部件等。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各实施例所述的传热特性预测方法的步骤。该存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory ，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory ，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，且各个实施例间为递进关系，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，可参见对应的方法部分说明。以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
Claims (10)
1.一种传热特性预测方法，其特征在于，包括：
S101：采用细网格和粗网格划分泡沫隔热材料，其中所述细网格中与每个粗网格单元对应的区域为单胞网格，形成网格间的位置映射关系；
S102：根据赋予所述细网格的预设温度值，确定所述单胞网格的热物性参数，进而根据所述网格间的位置映射关系，建立所述单胞网格和所述细网格的热物性映射关系；确定所述单胞网格节点位置的数值基函数，并根据所述数值基函数，获得粗网格节点位置的宏观热传导方程；
S103：根据所述热物性映射关系和所述宏观热传导方程，获得所述粗网格节点位置处的宏观温度值；
S104：根据所述宏观温度值和所述数值基函数，获得所述细网格节点位置处的细观温度值。
2.根据权利要求1所述的传热特性预测方法，其特征在于，所述获得所述细网格节点位置处的细观温度值后，还包括：
判断所述细观温度值与所述预设温度值是否达到收敛残差；
若否，则将所述细观温度值作为预设温度值，执行步骤S102至S104，直至所述细观温度值与所述预设温度值达到所述收敛残差；
若是，则当检测到达到计算时间时，将所述细观温度值记为最终温度值；当检测到未达到所述计算时间时，将所述细观温度值作为下一时刻的预设温度值，执行步骤S102至S104，直至达到所述计算时间。
3.根据权利要求1所述的传热特性预测方法，其特征在于，所述确定所述单胞网格节点位置的数值基函数，包括：
通过对所述单胞网格施加振荡边界，并且根据数值基函数的控制方程，确定所述单胞网格节点位置的数值基函数。
4.根据权利要求3所述的传热特性预测方法，其特征在于，所述根据数值基函数的控制方程，包括：
根据基于FDM得到的数值基函数的控制方程。
5.根据权利要求1所述的传热特性预测方法，其特征在于，所述根据所述热物性映射关系和所述宏观热传导方程，包括：
根据所述热物性映射关系和基于FDM得到的所述宏观热传导方程。
6.根据权利要求1至5任一项所述的传热特性预测方法，其特征在于，所述确定所述单胞网格节点位置的数值基函数，包括：
通过多个GPU，确定所述细网格中对应预设区域内的单胞网格节点位置的数值基函数；所述GPU与所述预设区域一一对应。
7.根据权利要求6所述的传热特性预测方法，其特征在于，所述GPU与所述预设区域一一对应，包括：
所述GPU与采用三维排列方式的所述预设区域一一对应。
8.一种传热特性预测装置，其特征在于，包括：
网格映射模块，用于采用细网格和粗网格划分泡沫隔热材料，其中所述细网格中与每个粗网格单元对应的区域为单胞网格，形成网格间的位置映射关系；
计算模块，用于根据赋予所述细网格的预设温度值，确定所述单胞网格的热物性参数，进而根据所述网格间的位置映射关系，建立所述单胞网格和所述细网格的热物性映射关系；确定所述单胞网格节点位置的数值基函数，并根据所述数值基函数，获得粗网格节点位置的宏观热传导方程；
宏观温度计算模块，用于根据所述热物性映射关系和所述宏观热传导方程，获得所述粗网格节点位置处的宏观温度值；
细观温度计算模块，用于根据所述宏观温度值和所述数值基函数，获得所述细网格节点位置处的细观温度值。
9.一种传热特性预测设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的传热特性预测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的传热特性预测方法的步骤。
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| 非均质材料热力耦合及弹塑性损伤分析的多尺度方法研究;杨东生;《中国博士学位论文全文数据库 基础科学辑》(第3期);第A004-13页 * |
| 风电叶片用单向经编织物压缩性能研究;武维莉;《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》(第5期);第B024-6页 * |
| 飞行器结构部件导热/辐射耦合传热特性预测方法;朱言旦 等;《宇航学报》;第37卷(第11期);第1371-1377页 * |
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