论文摘要
结合人工神经网络建立裂缝介质多尺度深度学习流动模型.基于一套粗网格和一套细网格,通过在粗网格上训练数据,多尺度神经网络能够以较少的自由度训练出准确的神经网络.并在粗网格上通过求解局部流动问题获得多尺度基函数,结合神经网络进一步得到精细网格的解.基于离散裂缝的流动方程可视为多层网络,网络层数依赖于求解时间步数.阐述裂缝介质多尺度机器学习数值计算格式的建立,介绍如何使用多尺度算法构建离散裂缝模型的多尺度基函数,并采用超样本技术进一步提高计算准确性.数值结果表明,多尺度有限元算法与机器学习结合是一种有效的流体流动模拟算法.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张庆福,姚军,黄朝琴,李阳,王月英
关键词: 多尺度有限元方法,深度学习,离散裂缝模型,流动模拟,裂缝介质
来源: 计算物理 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 力学,自动化技术
单位: 中国石油大学(华东)石油工程学院
基金: 国家科技重大项目(2016ZX05060-010),中央高校基本科研业务费专项资金(17CX06007)资助项目
分类号: TP18;O35
DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.7962
页码: 665-672
总页数: 8
文件大小: 482K
下载量: 388
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标签:多尺度有限元方法论文; 深度学习论文; 离散裂缝模型论文; 流动模拟论文; 裂缝介质论文;