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    基于神經網絡的SST湍流代理模型研究及應用

    航空動力學報 頁數: 15 2023-09-15
    摘要: 針對傳統湍流模型參數眾多且獲取復雜流動數據慢的問題,研究多種神經網絡算法用于求解超聲速流動中雷諾平均(Navier-Stokes)求解器的湍流代理模型。以超聲速流動條件下的凹槽為例,應用拉丁超立方抽樣方法,獲取標準SST湍流模型的9個參數樣本空間;采用自主研發的高超聲速內外流耦合數值模擬軟件AHL3D,在來流馬赫數為2.92下開展數值模擬,獲得壁面壓力數據,構建數據集;搭建了深... (共15頁)

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