| 基于PINN神经网络的圆柱绕流部分流场的构建 | |
赵奥博 ; 郑冠男; 陈军屹; 宋鑫; 郝占宙; 吕召阳
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| Source Publication | 第五届非定常空气动力学学术会议论文集 |
| 2021-04-11 | |
| Pages | 109-112 |
| Conference Name | 第五届非定常空气动力学学术会议 |
| Conference Date | 2021-04-11 |
| Conference Place | 中国江苏扬州 |
| Abstract | 二维圆柱绕流作为基本的物理模型,很多方法用其验证。目前的研究手段大多是实验和数值计算。本文引入了一种基于物理信息的神经网络模型(PINN)建模的方法,首先介绍了其网络构架的基本原理,对雷诺数100的二维圆柱绕流非定常流场进行CFD数值模拟,得到训练数据。通过网络训练部分流场数据得到的速度压力分布云图与商业软件Fluent得到的速度压力分布云图对比,结果表明PINN模型可以为圆柱绕流问题提供有效的建模方法,为接下来的复杂模型提供一定的基础。 |
| Keyword | 二维圆柱绕流 深度学习 数值模拟 |
| URL | 查看原文 |
| Language | 中文 |
| Document Type | 会议论文 |
| Identifier | http://dspace.imech.ac.cn/handle/311007/88530 |
| Collection | 流固耦合系统力学重点实验室 |
| Affiliation | 1.中国科学院力学研究所 2.中国科学院大学 |
| Recommended Citation GB/T 7714 | 赵奥博,郑冠男,陈军屹,等. 基于PINN神经网络的圆柱绕流部分流场的构建[C]第五届非定常空气动力学学术会议论文集,2021:109-112. |
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| File Name/Size | DocType | Version | Access | License | ||
| Cp2021034.pdf（1046KB） | 会议论文 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | View Download | ||
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