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一种预测冲击射流对凹面热传导的代理模型
本研究综合研究了模型简化和深度学习技术在预测脉冲射流对凹曲面传热中的效用，并引入了预测代理模型（Predictive Surrogate Models）以评估具有不同射流特性的传热问题。模型简化和深度学习技术在模拟复杂传热现象方面表现出了多
PDF5 months ago
一种稳定的基于包装器的参数选择方法，用于高效的基于人工神经网络的数据驱动湍流建模
通过人工神经网络和梯度衍生子集选择的方法，本研究分析和开发了一种用于建模复杂湍流流动和热传递现象的缩减建模方法。该方法在移除冗余或不相关参数方面优于其他方法，但人工神经网络训练中的过拟合和随机性可能导致在更高物理维度上实现不一致的子集选择。
PDFa year ago
用于深度学习应用的参数化 U 形弯管流数据集
该研究提供了一个包含 10,000 个流体流动和热传递模拟的数据集，这些模拟均采用计算流体力学方法进行处理，并由 28 个设计参数描述。该数据集提供了一个全面的基准，可以用于研究设计优化领域的各种问题和方法。
PDFa year ago
Bayesian 统计方法求解反问题的教程
本文介绍了贝叶斯统计反演方法（BSI）用于解决物理系统参数估计和输入重构的反问题，包括如何量化不确定性和融合先验信息。通过热传递模型与石灰果的温度测量例子，展示了 BSI 方法应用的过程和效果，为科学家和工程师提供了详细指导。
PDFa year ago
二维 Rayleigh-Bénard 对流的有效控制：只需不变的多智能体强化学习
本研究利用深度强化学习和多智能体强化学习方法对瑞利 - 贝纳德对流传热现象进行控制，该方法在控制分布均匀的标准瑞利 - 贝纳德对流系统中表现出良好的控制效果，使得传热得到减少，有潜力用于工业流程优化。
PDFa year ago
一种双二聚法用于训练具有 Minimax 网络结构的受物理约束的神经网络
本文提出了一种使用极小极大结构的物理约束神经网络（PCNN-MM），同时开发了一种新的鞍点搜索算法 Dual-Dimer 方法来调节不同约束带来的损失权重。结果表明，该方法的收敛速度快于传统的 PCNNs，并能提供额外的特征值信息以验证搜索
PDF4 years ago