| 基于PINN神经网络模型的NACA0012翼型流场周期性振荡运动的流场重构方法初探 | |
刘江硕; 彭瑞东; 郑冠男 ; 陈军屹
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| 会议录名称 | 第七届全国流固耦合与非常流体力学学术会议论文集 |
| 2024-04-08 | |
| 页码 | 70-76 |
| 会议名称 | 第七届全国流固耦合与非常流体力学学术会议 |
| 会议日期 | 2024-04-08 |
| 会议地点 | 中国江苏盐城 |
| 摘要 | 翼型的设计直接影响整个飞行器的设计,传统对于翼型外流场的研究主要是通过风洞试验和数值仿真,存在着操作不便、耗时长等现象。本研究提出基于物理信息的神经网络模型,针对针对二维NACA0012翼型在流场中周期性振荡运动进行流场重构工作,将模型预测结果与CFD数值仿真结果对比,证明该模型可以完成对于二维NACA0012翼型在流场中周期性振荡运动外流场的流场重构工作。 |
| 关键词 | 深度学习 流体力学 PINN方法 |
| 语种 | 中文 |
| 文献类型 | 会议论文 |
| 条目标识符 | http://dspace.imech.ac.cn/handle/311007/97916 |
| 专题 | 流固耦合系统力学重点实验室 |
| 作者单位 | 1.中国矿业大学(北京)力学与土木工程学院 2.中国科学院力学研究所 3.中国科学院大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘江硕,彭瑞东,郑冠男,等. 基于PINN神经网络模型的NACA0012翼型流场周期性振荡运动的流场重构方法初探[C]第七届全国流固耦合与非常流体力学学术会议论文集,2024:70-76. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| Cp2024F107.pdf（1273KB） | 会议论文 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | ||
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