CFD模拟结合人工神经网络构建动态溯源模型研究.docxVIP

CFD模拟结合人工神经网络构建动态溯源模型研究

目录

一、文档综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2.1计算流体动力学模拟研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.2.2人工神经网络应用探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.2.3流体溯源追踪技术研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

二、相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1计算流体力学基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.1.1控制方程与数值方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.1.2流体动力学关键现象建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.2人工神经网络理论与模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.2.1神经网络基本结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.2.2常见神经网络模型及其特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.2.3机器学习算法在流体分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.3流体溯源追踪基本概念与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.3.1溯源原理与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.3.2多场信息融合思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

三、基于CFD模拟的流场数据生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.1模拟物理场景构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.1.1实验装置几何模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.1.2物理参数与边界条件设定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.2CFD数值模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.2.1控制方程选择与离散化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.2.2求解器与后处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.3模拟工况设计与执行．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.3.1关键工况选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.3.2模拟计算过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

3.4模拟结果分析与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.4.1流场特性可视化分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.4.2模拟数据与实验数据对比验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

四、人工神经网络动态溯源模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.1数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

4.1.1模拟数据清洗与标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.1.2相关特征识别与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

4.2基于ANN的溯源模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.2.1溯源模型结构设计．．．．．．