基于深度学习的非定常气动力预测

来源 :中国力学大会-2021 1论文集（第五册） | 被引量 : 0次 | 上传用户：wnan100

【摘要】

：

＜正＞介绍CFD求解非定常问题计算量巨大,而且难以保证收敛,无法快速预测气动力。深度学习提供了一个强大的信息处理框架,可以增强甚至可能改变流体力学研究和工业应用的现状。本文利用深度学习方法,研究了二维圆柱绕流的非定常气动力预测,训练深度学习模型的数据来源于CFD计算的非定常流动。训练好的模型能够快速预测非定常气动力,不同的深度学习模型和参数也会比较显著地影响预测效果

【作者】

：

闫畅郭迪龙杨国伟

【机构】

：

中国力学大会-2021+1论文集（第五册）

【出处】

：

中国力学大会-2021 1论文集（第五册）

【发表日期】

：

2023年01期

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