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深度学习于计算流体力学的运用
目录
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2深度学习与计算流体力学交叉领域概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3文献综述与研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.4本文研究目标与框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
二、理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.1计算流体力学核心原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.1.1流体动力学控制方程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.1.2数值离散化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.1.3边界条件与网格生成技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.2深度学习基础架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
2.2.1神经网络模型类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.2.2反向传播与优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.2.3特征提取与数据表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2.3两者结合的可行性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
三、深度学习在CFD中的核心应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.1流场预测与重构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.1.1基于卷积神经网络的流场图像识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
3.1.2循环神经网络在时序流场模拟中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
3.2参数优化与模型降阶．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
3.2.1替代模型构建与不确定性量化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
3.2.2快速流体力学响应的代理模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
3.3湍流建模与控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
3.3.1机器学习增强的雷诺平均模拟．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
3.3.2湍流特征识别与主动控制策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
四、关键技术与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
4.1数据驱动建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
4.1.1高维流体数据的降维与可视化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
4.1.2生成式模型在流场合成中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
4.2物理约束神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
4.2.1物理信息神经网络的构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
4.2.2守恒律嵌入的损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
4.3多尺度与跨尺度模拟．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
4.3.1宏观微观流场耦合的深度学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87
4.3.2自适应网格与深度学习协同优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．88
五、案例分析与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91
5.1航空航天领域应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92
5.1.1翼型绕流的高效预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．95
5.1.2燃烧室流场的实时仿真．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．98
5.2能源与化工
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