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王建春 副教授：湍流模型和机器学习研究进展II：机器学习方法在湍流模型上的应用

本站小编 Free考研考试/2021-12-26


Academy of Mathematics and Systems Science, CAS
Colloquia & Seminars
Speaker: 王建春 副教授 ，南方科技大学
Inviter:
Title:
 湍流模型和机器学习研究进展II：机器学习方法在湍流模型上的应用
Time & Venue:
 2021.10.14 15:00-16:00 腾讯会议ID：509 495 688 入会密码：123456
Abstract:
 湍流模型是工程计算流体力学中的一 个关键问题。随着大数据科学的快速发展， 基于数据驱动的建模方法受到了越来越多 的关注。机器学习方法由于强大的数据拟合 能力和高效的优化算法，在湍流模型方面取 得了一些成功。该方法能够突破传统方法的 局限性，显示出了强大的潜力。另一方面， 机器学习方法存在着可解释性差、泛化能力 弱等问题，需要进一步的提升。如何将物理 原理或力学规律有效地融入到机器学习模 型，提升模型的鲁棒性和可靠性，是一个需 要解决的基本问题。报告的第一部分首先介 绍雷诺平均方法和大涡模拟方法的基本概 念。然后介绍壁湍流的约束大涡模拟方法。 报告的第二部分重点介绍基于人工神经网 络的雷诺平均模型和大涡模拟模型的研究 进展。

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