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turbulence models
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准确深度学习子网格尺度模型用于大涡模拟
我们提出了两个用于大涡模拟(LES)目的开发的次网格尺度(SGS)湍流模型家族。这些模型的发展需要以物理为基础的强大且高效的深度学习(DL)算法,与最先进的分析建模技术不同,该算法能够产生输入和输出之间的高阶复杂非线性关系。
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a year ago
ICML
受物理约束的随机森林用于湍流模型不确定性估计
为了实现工业设计的虚拟认证,本文阐述了一种以物理约束为基础来解决湍流模型认识不确定性的方法,通过数据驱动的机器学习策略来消除用户输入,并关注在数据不足时开发先验估计的预测置信度。
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a year ago
多智能体强化学习在湍流壁模拟中的应用
该研究使用科学的多智能体强化学习方法来发现适用于大涡模拟的壁面模型,从而有效地减少了计算成本并改良了风力发电设备的设计和气象预测能力。
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3 years ago
应用物理学知识的机器学习方法增强湍流模型:一个全面的框架
使用物理信息的机器学习可以提高雷诺应力建模的准确性,该方法分解成线性和非线性部分有助于缓解基于雷诺应力封闭方程的雷诺平均流动方程的病态问题,该框架可用于改进平均速度的预测。
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7 years ago
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