【摘 要】
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预测气泡随着周围流体压力变化而增大缩小甚至破裂是气泡空化研究中的重要部分。我们采用介观尺度流体模拟方法:耗散粒子动力学对这个过程进行模拟。粒子模拟往往比较耗时,一个上万DPD粒子的气泡系统的模拟通常需要几个小时。我们通过训练神经网络DeepONet,将周围液体的压力变化时间函数作为输入函数,可以输出气泡随时间的相关性质,例如气泡的半径随时间的变化、气泡内压力随时间的变化等。我们比较了DeepONe
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预测气泡随着周围流体压力变化而增大缩小甚至破裂是气泡空化研究中的重要部分。我们采用介观尺度流体模拟方法:耗散粒子动力学对这个过程进行模拟。粒子模拟往往比较耗时,一个上万DPD粒子的气泡系统的模拟通常需要几个小时。我们通过训练神经网络DeepONet,将周围液体的压力变化时间函数作为输入函数,可以输出气泡随时间的相关性质,例如气泡的半径随时间的变化、气泡内压力随时间的变化等。我们比较了DeepONet的训练误差,以及在不同气泡初始半径、不同压力变化情况下的预测情况。我们通过计算代价很大的DPD模拟数据作为训练数据离线训练Deep ONet,训练完成后,预测气泡的状态将只需要零点几秒。
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