【摘 要】
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本文提出了一种基于变分自编码器(VAE)的方腔流预测模型,该模型是基于流动参数的生成模型。自编码器中的编码器对方腔流流场数据的学习,得到一组能表示该流场的隐变量;而解码
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本文提出了一种基于变分自编码器(VAE)的方腔流预测模型,该模型是基于流动参数的生成模型。自编码器中的编码器对方腔流流场数据的学习,得到一组能表示该流场的隐变量;而解码器则通过这些隐变量参数重构出原本的流场。通过VAE训练出的预测模型最大的优势在于其用来控制流场的隐变量(如雷诺数,方腔宽高比,动量边界层厚度等)是从编码器学习的分布函数中采样得出,这保证模型对噪声的抗干扰性。本文以隐变量中的雷诺数为例,构建了有雷诺数控制的方腔流预测模型。且模型的预测能很好的吻合DNS结果,能正确反应流场随雷诺数的变化规律。
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