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无数据有限体积CNN求解圆柱绕流稳态欧拉方程

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AI 综述

Ryosuke Yano 提出无数据有限体积卷积神经网络（FV-CNN），在 2 至 15 共八个马赫数下求解圆柱绕流稳态可压缩 Euler 流，训练不使用任何 CFD 或实验场数据。八个流场的密度与压力相对 L₂ 偏差分别为 5.43%–18.69% 和 6.25%–19.70%。在 32/32 自中心与 22–31/32 CFD 中心比较中，FV-CNN 的闭带缺陷小于 AD-CNN。

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最新进展10月23日 12:00

无数据有限体积卷积神经网络求解圆柱绕流稳态可压缩 Euler 流

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10月23日

12:00
arXiv cs.AI
无数据有限体积卷积神经网络求解圆柱绕流稳态可压缩 Euler 流
研究提出无数据有限体积卷积神经网络（FV-CNN），在 2–15 共八个马赫数下求解圆柱绕流稳态 Euler 流，训练不使用任何 CFD 或实验场数据。八个流场的密度与压力相对 L₂ 偏差分别为 5.43%–18.69% 和 6.25%–19.70%；在 32/32 自中心与 22–31/32 CFD 中心比较中，闭带缺陷小于 AD-CNN。

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