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基于深度学习的湍流模型建模方法初步研究

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对于湍流问题的研究,目前主要采用的方法是数值模拟方法,然而数值模拟方法的普适性低,特定的方程表示了特定流动状态下的特征,只适用于特定的流动求解.随着深度学习的快速发展及实验数据量的逐步丰富,应用深度学习方法解决湍流问题的一种新的研究方向.本文提出了一种基于深度学习的湍流模型建模方法,该方法构建了深度神经网络模型,利用非线性雷诺应力模型的关系式生成了训练数据集,使用该数据集来训练深度神经网络,并用训练好的神经网络模型对雷诺应力做预测,实验结果表明预测效果很好,表明了深度学习方法用于湍流模型建模的可行性和有效性.在数据集中加入噪声进行实验,结果验证了模型具有一定的普适性.

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来源
《第十八届全国计算流体力学会议》|2018年|33-37|共5页
会议地点北京
作者
张显才; 钱炜祺; 何磊;
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作者单位

教育部华中师范大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类湍流（紊流）;
关键词
湍流模型; 建模方法; 深度学习; 神经网络; 雷诺应力;

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