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基于DNS统计数据和神经网络湍流模型研究
摘要：工程应用中常使用雷诺平均的Navier-Stokes方程(RANS)对湍流进行模拟计算，但是RANS方程产生了无法封闭的雷诺应力项，并且长期以来一直缺乏准确的湍流封闭模型。传统湍流模型采取了线性涡黏与各向同性假设，无法描述如方型环管中湍流驱动的二次流现象的复杂流动。本文提出了基于神经网络的湍流模型，在保有湍流脉动的非线性和各向异性的基础上，通过对方型环管DNS数据流场特征信息进行学习，构建雷诺应力与流场特征量的映射关系。神经网络的输入为时间平均压强和时间平均速度梯度，均为
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