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基于直接数值模拟数据和神经网络的湍流封闭模型构建汇报人:2024-02-062023REPORTING
引言直接数值模拟数据基础神经网络模型构建湍流封闭模型构建方法实验结果与分析结论与展望目录CATALOGUE2023
PART01引言2023REPORTING
湍流是自然界和工程领域中普遍存在的流体运动现象,对湍流的研究具有重要的理论和实际意义。传统的湍流模型存在局限性,无法满足复杂湍流现象的模拟需求,因此构建基于直接数值模拟数据和神经网络的湍流封闭模型具有重要意义。该模型能够更准确地描述湍流现象,为相关领域的研究和应用提供有力支持。研究背景与意义
国内外研究现状及发展趋势国内外学者在湍流模拟和神经网络应用方面进行了大量研究,取得了一系列重要成果。目前,基于数据驱动的湍流建模方法逐渐成为研究热点,神经网络等机器学习技术在湍流模拟中得到了广泛应用。未来,随着计算能力的提升和算法的发展,基于直接数值模拟数据和神经网络的湍流封闭模型将进一步完善和优化。
本文旨在构建基于直接数值模拟数据和神经网络的湍流封闭模型,以提高湍流模拟的准确性和效率。创新点包括:采用深度学习技术构建神经网络模型,实现对湍流数据的自动特征提取和预测;将直接数值模拟数据与神经网络相结合,形成数据驱动的湍流封闭模型;通过对比实验验证模型的准确性和优越性。本文研究内容与创新点
PART02直接数值模拟数据基础2023REPORTING
直接数值模拟(DirectNumericalSimulation,DNS)是湍流研究中的一种重要手段。DNS通过直接求解Navier-Stokes方程来模拟湍流流动,无需引入任何湍流模型。DNS能够提供高分辨率的湍流场数据,用于研究湍流的细微结构和动力学特性。直接数值模拟方法简介
数据来源通过高性能计算机进行DNS模拟得到的湍流场数据。数据预处理包括数据清洗、去噪、归一化等步骤,以提高数据质量和模型训练的准确性。数据集划分将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集,用于神经网络的训练和评估。数据来源与预处理
DNS数据具有高维度、非线性、非平稳等特点,需要采用合适的特征提取方法。数据特征通过对DNS数据进行统计分析,可以得到湍流场的平均特性、脉动特性以及高阶统计量等信息。统计分析根据湍流封闭模型的需求,从原始DNS数据中选择相关特征,并采用降维方法降低特征维度,以提高模型的计算效率和泛化能力。特征选择与降维数据特征与统计分析
PART03神经网络模型构建2023REPORTING
神经元与神经网络神经网络由大量神经元相互连接而成,每个神经元接收输入信号并产生输出信号,通过调整神经元之间的连接权重来学习并逼近任意非线性函数。前向传播与反向传播前向传播是指输入信号通过神经网络得到输出信号的过程,反向传播则是根据输出误差调整网络参数的过程,通过不断迭代优化网络参数以减小输出误差。激活函数与损失函数激活函数用于引入非线性因素,使得神经网络能够逼近任意函数,常见的激活函数有ReLU、Sigmoid等;损失函数用于衡量网络输出与真实值之间的差距,常见的损失函数有均方误差、交叉熵等。神经网络基本原理介绍
网络层数与神经元数量01根据问题的复杂度和数据量大小设计合适的网络层数和神经元数量,避免出现过拟合或欠拟合现象。卷积神经网络与循环神经网络02针对湍流封闭模型的特点,可以选择卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)等不同类型的神经网络结构进行建模。参数初始化与正则化03采用合适的参数初始化方法,如Xavier初始化、He初始化等,以及使用正则化技术,如L1正则化、L2正则化等,来防止过拟合现象并提高模型的泛化能力。模型架构设计与参数设置
批量梯度下降与随机梯度下降根据数据量大小和计算资源情况选择合适的梯度下降算法进行模型训练,批量梯度下降算法稳定但计算量大,随机梯度下降算法计算量小但不稳定。采用合适的学习率调整策略,如固定学习率、指数衰减学习率等,来加速模型收敛并提高训练效果。根据问题的特点和需求选择合适的优化算法进行模型训练,常见的优化算法有Adam、RMSProp等。采用早停法等技术来防止过拟合现象,并及时保存训练过程中的最优模型,以便后续使用和分析。学习率调整策略优化算法选择早停法与模型保存训练策略及优化方法
PART04湍流封闭模型构建方法2023REPORTING
123基于统计平均概念,将湍流运动分解为平均运动和脉动运动,通过求解雷诺应力来封闭湍流模型。雷诺平均方程法通过滤波函数将湍流运动分解为大尺度涡和小尺度涡,对大尺度涡进行直接模拟,小尺度涡则通过亚格子模型进行模拟。大涡模拟方法传统湍流封闭模型在复杂流动模拟中存在精度不足、计算量大等问题,难以满足实际需求。传统模型的局限性传统湍流封闭模型回顾
数据驱动建模利用
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