基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燒蝕瑞利-泰勒不穩(wěn)定性流場高分辨率重建（英文）

摘要： 高分辨率流場數(shù)據(jù)在氣象學(xué)、航空航天工程、高能物理等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價值。實驗和數(shù)值模擬是兩種獲取高分辨率流場數(shù)據(jù)的主要途徑。但是高昂的實驗成本和仿真計算資源阻礙了研究者對流場演化的具體分析。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用來實現(xiàn)流場的高分辨率重建。針對燒蝕瑞利-泰勒不穩(wěn)定性流場重建提出了普通卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和多重時間路徑卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這兩個模型可以在很短的時間內(nèi)對... （共8頁）