论文摘要
本文提出了一种基于变分自编码器(VAE)的方腔流预测模型,该模型是基于流动参数的生成模型。自编码器中的编码器对方腔流流场数据的学习,得到一组能表示该流场的隐变量;而解码器则通过这些隐变量参数重构出原本的流场。通过VAE训练出的预测模型最大的优势在于其用来控制流场的隐变量(如雷诺数,方腔宽高比,动量边界层厚度等)是从编码器学习的分布函数中采样得出,这保证模型对噪声的抗干扰性。本文以隐变量中的雷诺数为例,构建了有雷诺数控制的方腔流预测模型。且模型的预测能很好的吻合DNS结果,能正确反应流场随雷诺数的变化规律。
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文章来源
类型: 国内会议
作者: 瞿家港,刘畅,刘瑶,严利明,周毅,蔡伟华
关键词: 数据驱动的预测模型,方腔流,神经网络,变分自编码器
来源: 中国力学大会（CCTAM 2019） 2019-08-25
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 力学,无线电电子学
单位: 哈尔滨工业大学,南京理工大学
分类号: O35;TN762
页码: 2667-2671
总页数: 5
文件大小: 1161k
下载量: 36
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标签：数据驱动的预测模型论文; 方腔流论文; 神经网络论文; 变分自编码器论文;