【摘 要】
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结合机器学习的湍流模型是流体力学领域的研究热点之一.现有方法主要将实验/数值的数据用于重构或修正湍流涡黏性和雷诺应力,鲜有针对转捩问题的研究.本文利用深度残差网络(R
【机 构】
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国防科技大学空天科学学院,中山大学物理学院
【基金项目】
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国家关键工程(批准号:GJXM92579),湖南省自然科学基金(批准号:2020JJ5648),国防科技大学科学研究项目(批准号:ZK20-43)资助的课题.
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结合机器学习的湍流模型是流体力学领域的研究热点之一.现有方法主要将实验/数值的数据用于重构或修正湍流涡黏性和雷诺应力,鲜有针对转捩问题的研究.本文利用深度残差网络(ResNet)重构了间歇因子与流场平均量间的映射函数,并与Spallart-Allmaras(SA)模型耦合,发展了一种类代数转捩模型.结合高精度加权紧致非线性格式(WCNS-E6E5)在转捩平板和S809翼型算例中进行了验证,并与四方程的SST-γ-Reθ转捩模型进行了对比,结果表明:纯数据驱动的ResNet模型能够准确预测间歇场,很大程度上
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