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本文试图通过神经网络重构二维低雷诺数翼型绕流非定常流场.首先通过局部径向基函数(LRBF)求解器求解不可压缩流动控制方程得到计算域内流场信息,然后随机选取一些时空域内的数据点(包含位置信息和速度信息)作为训练数据代入神经网络进行训练.先学习训练得到流动的雷诺数后进行流场的重构,并与LRBF求解器得到的数值结果进行对比.流动计算中雷诺数设置为200,攻角为20°,计算域离散采用局部节点加密技术以减少计算量.