论文摘要
提高基于雷诺平均N-S方程对分离流动预测精度是目前广受关注的研究问题。本文以线性涡粘模式作为基准,采用多层感知机神经网络算法,以更接近真实分布的雷诺应力模式结果作为数据库,训练从流场平均特征量到雷诺应力特征量的映射模型。研究首先根据影响湍流演化的物理机理,选取了若干个由平均流状态量表征的特征量作为神经网络的输入,并分别研究了以湍流涡粘性和雷诺应力分量作为输出时神经网络的训练结果以及在测试集上的表达能力。研究结果表明输入特征量的选择、流场输入数据的筛选以及输出量的无量纲化和归一化方式对训练模型的收敛性和预测精度影响较大。神经网络对于涡粘性场的预测精度能够对平均场产生正确的修正,神经网络预测雷诺应力的非线性修正项的效果能够得到幅值正确但光滑性欠佳的结果。
论文目录
文章来源
类型: 国内会议
作者: 尹宇辉,杨普,张宇飞
关键词: 机器学习,随机森林,神经网络,湍流建模
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,自动化技术
单位: 清华大学航天航空学院
分类号: TP181;O357.5
页码: 3188-3200
总页数: 13
文件大小: 1848k
下载量: 184
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