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large eddy simulation
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关于大涡模拟的数据驱动闭合模型误差分析的说明
通过数据驱动的涡流闭包建模，我们对流动轨迹预测中的误差传播提供了数学化的表述，分析了误差传播的影响因素，并且指出这些发现可以为基于机器学习模型的新的正则化技术提供改进的方向。
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a month ago
利用物理感知时空动态和测试时间细化重建湍流流场
本研究提出了一种新的物理引导神经网络方法，用于从低分辨率大涡模拟数据重建高分辨率的直接数值模拟数据，并在两种不同类型的湍流数据上得到了优越的结果。
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a year ago
大涡模拟中的深度强化学习用于湍流建模
本论文基于强化学习理论，通过卷积神经网络建立了大涡模拟中湍流参数、长时间稳定的模拟、精度等方面都优于传统分析模型的涡黏度动态自适应模型，并将其推广到不同分辨率和离散化的场景，为完成大涡模拟提供一种持续、准确和稳定的参数化框架。
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2 years ago
机器学习增强雷诺平均与大涡模拟湍流模型的视角
该论文综述了机器学习在湍流模型中的应用，尤其讨论了在 RANS 和 LES 建模中应用监督学习以表示未封闭项、模型差异和亚滤波尺度的不同方法。作者强调训练过程对 ML 增强与基本物理模型的一致性的影响，并详细介绍了促进模型一致性训练和避免需
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4 years ago
面向物理学信息的深度学习在湍流流场预测中的应用
使用基于物理原理的 TensorFlow-net 深度学习模型，可以准确预测高效非线性动力学物理场，并且满足保守质量、模拟湍流动能和频谱等物理特征。
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5 years ago
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