1.一種基于先驗(yàn)知識(shí)嵌入的生成式氣膜冷卻效率二維分布預(yù)測(cè)方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于先驗(yàn)知識(shí)嵌入的生成式氣膜冷卻效率二維分布預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述結(jié)構(gòu)參數(shù)包括：氣膜孔軸線與出口平面的孔傾斜角α；氣膜孔擴(kuò)張段的膨脹角度β；氣膜孔擴(kuò)張段的前傾角γ；v形孔出口的內(nèi)折角δ；氣膜孔的長徑比l/d；氣膜孔出口寬度與直徑比lw/d；氣膜孔進(jìn)出口面積比aout/ain；
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述一種基于先驗(yàn)知識(shí)嵌入的生成式氣膜冷卻效率二維分布預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述氣動(dòng)參數(shù)包括：吹風(fēng)比m；密度比dr；湍流度tu和加速因子k。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于先驗(yàn)知識(shí)嵌入的生成式氣膜冷卻效率二維分布預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述試驗(yàn)測(cè)試通過以下試驗(yàn)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述一種基于先驗(yàn)知識(shí)嵌入的生成式氣膜冷卻效率二維分布預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述先驗(yàn)知識(shí)嵌入模塊由系數(shù)映射模塊和學(xué)習(xí)函數(shù)模塊組成；系數(shù)映射模塊包括提取層、隱藏層和輸出層，系數(shù)映射模塊首先通過由16個(gè)神經(jīng)元組成的提取層提取輸入的氣膜孔參數(shù)向量的特征，然后經(jīng)過兩層分別由32個(gè)神經(jīng)元組成的隱藏層后，通過由16個(gè)神經(jīng)元組成的輸出層映射到系數(shù)a1，a2，a3，b1，b2，b3上；學(xué)習(xí)函數(shù)模塊中，利用學(xué)習(xí)到的6個(gè)系數(shù)a1，a2，a3，b1，b2，b3計(jì)算得到氣膜冷卻效率二維分布云圖中各點(diǎn)的冷卻效率值。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于先驗(yàn)知識(shí)嵌入的生成式氣膜冷卻效率二維分布預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述特征提取模塊中，輸入的氣膜孔參數(shù)向量依次經(jīng)過由512個(gè)神經(jīng)元、1024個(gè)神經(jīng)元和4096個(gè)神經(jīng)元組成的高維提取層后，得到高維特征重構(gòu)成64×64的矩陣，經(jīng)過3×3的卷積塊進(jìn)行通道的拓展，得到拓展后的與圖像編碼輸出一致的64×64的矩陣。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于先驗(yàn)知識(shí)嵌入的生成式氣膜冷卻效率二維分布預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述圖像編碼與解碼模塊中，先驗(yàn)知識(shí)嵌入模塊輸出的氣膜冷卻效率二維分布圖像對(duì)應(yīng)的512×512的矩陣首先經(jīng)過兩個(gè)3×3的卷積塊處理，得到512×512的第一矩陣，所述第一矩陣經(jīng)過一次下采樣和兩個(gè)3×3的卷積塊后，得到256×256的第二矩陣，再經(jīng)過第二次下采樣和兩個(gè)3×3的卷積塊后，得到128×128的第三矩陣，再經(jīng)過第三次下采樣和兩個(gè)3×3的卷積塊后，得到64×64的第四矩陣；64×64的第四矩陣與特征提取模塊提取的高維特征融合后，展平成一維向量；再經(jīng)過多頭注意力機(jī)制重構(gòu)成64×64的第五矩陣；重構(gòu)后的64×64的第五矩陣經(jīng)過一個(gè)3×3的卷積塊后，與64×64的第四矩陣進(jìn)行拼接，再經(jīng)過兩個(gè)3×3的卷積塊和第一次反卷積后，得到128×128的第六矩陣，第六矩陣與128×128的第三矩陣進(jìn)行拼接，再經(jīng)過兩個(gè)3×3的卷積塊和第二次反卷積后，得到256×256的第七矩陣，第七矩陣與256×256的第二矩陣進(jìn)行拼接，再經(jīng)過兩個(gè)3×3的卷積塊和第三次反卷積后，得到512×512的第八矩陣，第八矩陣與512×512的第一矩陣拼接后輸出給輸出模塊。