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机器学习在湍流模型构建中的应用进展
机器学习在湍流模型构建中的应用进展
作者:
刘溢浪
寇家庆
张伟伟
朱林阳
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
湍流
机器学习
人工智能
深度神经网络
数据驱动
摘要:
借助于高性能计算机和数据共享平台的发展,研究者可以获取大量的高分辨率湍流计算数据.近年来,随着深度神经网络等人工智能技术的发展,数据驱动的机器学习方法也开始应用于湍流模型中不确定度的量化以及模型的改进和构建中.湍流大数据与人工智能相结合是湍流研究的一个新领域.研究者在取得一定成果的同时也面临着诸多困难和挑战,例如模型的泛化能力和鲁棒性等.模型构建过程包含了数据处理、特征选择以及模型框架的选取与优化等诸多方面,这些方面在不同程度上影响模型的性能.本文从机器学习在湍流建模过程中的实现方法和模型的不同作用两方面分析总结了目前主要的研究工作进展,并对这类问题面临的挑战和未来的研究展望进行了阐述.
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篇名
机器学习在湍流模型构建中的应用进展
来源期刊
空气动力学学报
学科
工学
关键词
湍流
机器学习
人工智能
深度神经网络
数据驱动
年,卷(期)
2019,(3)
所属期刊栏目
专栏——智能空气动力学研究探索
研究方向
页码范围
444-454
页数
11页
分类号
TP181|O357.5
字数
8129字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
张伟伟
西北工业大学航空学院
89
656
14.0
22.0
2
寇家庆
西北工业大学航空学院
14
38
4.0
5.0
3
刘溢浪
西北工业大学航空学院
5
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朱林阳
西北工业大学航空学院
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
空气动力学学报
主办单位:
中国空气动力学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
0258-1825
CN:
51-1192/TK
开本:
大16开
出版地:
四川绵阳211信箱
邮发代号:
62-27
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
2557
总下载数(次)
3
总被引数(次)
19199
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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