Jan, 2023
使用深度卷积神经网络进行多精度代理建模以预测温度场
Multi-fidelity surrogate modeling for temperature field prediction using deep convolution neural network
Yunyang Zhang, Zhiqiang Gong, Weien Zhou, Xiaoyu Zhao, Xiaohu Zheng...
TL;DR本文提出了一种简洁的深度多保真模型 (DMFM) 和物理驱动的深度多保真模型 (PD-DMFM)，用于温度场预测，利用低保真度的数据来提高模型性能并减少对高保真度数据的依赖。通过对两个温度场预测问题的验证，证明了该方法可以显着降低模型对高保真度数据的依赖性。