【摘 要】
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圆柱在横流中的流致振动响应是一个复杂的非线性过程,受到多个参数的影响.传统研究方法采用在多维度参数空间内对所有参数组合进行顺序试验的方法,研究其振动响应和受力特征,无论对于物理模型实验还是数值模拟,完成一个多参数系统的特性识别需要的工况数较多.该文采用基于高斯过程回归的机器学习方法,将人工智能与数值模拟方法相结合,建立了智能数值模拟框架.通过对已有结果进行高斯过程回归,将不确定性最大的点作为下一次数值模拟的工况,迭代直到达到收敛准则为止.通过对单参数和双参数单、双圆柱流致振动的振动响应进行预测,发现:该方
【机 构】
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天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津300072
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圆柱在横流中的流致振动响应是一个复杂的非线性过程,受到多个参数的影响.传统研究方法采用在多维度参数空间内对所有参数组合进行顺序试验的方法,研究其振动响应和受力特征,无论对于物理模型实验还是数值模拟,完成一个多参数系统的特性识别需要的工况数较多.该文采用基于高斯过程回归的机器学习方法,将人工智能与数值模拟方法相结合,建立了智能数值模拟框架.通过对已有结果进行高斯过程回归,将不确定性最大的点作为下一次数值模拟的工况,迭代直到达到收敛准则为止.通过对单参数和双参数单、双圆柱流致振动的振动响应进行预测,发现:该方法通过少量试验,即可合理预测,达到大量顺序试验的效果,显著提高了圆柱流致振动的研究效率.
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