基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率格子Boltzmann方法研究

摘要： 對于隧道突涌水、飛行器和汽車外形設(shè)計等與流動相關(guān)的問題,通常使用計算流體力學(xué)(CFD)來預(yù)測流場特征和分析結(jié)構(gòu)性能,為設(shè)計的快速迭代提供技術(shù)支撐.然而,高精度CFD仿真需要大量的計算資源.近年來,基于機器學(xué)習(xí)的超分辨率流場重構(gòu)方法在流體力學(xué)領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展.本文首次基于格子Boltzmann方法 (LBM),結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立新的超分辨率流場重構(gòu)模型(SRLBM),將介觀... （共13頁）