基于PINN神经网络模型的NACA0012翼型流场周期性振荡运动的流场重构方法初探
文献类型：会议论文
| 作者 | 刘江硕; 彭瑞东; 郑冠男 ; 陈军屹
|
| 出版日期 | 2024-04-08 |
| 会议日期 | 2024-04-08 |
| 会议地点 | 中国江苏盐城 |
| 关键词 | 深度学习 流体力学 PINN方法 |
| 页码 | 70-76 |
| 英文摘要 | 翼型的设计直接影响整个飞行器的设计,传统对于翼型外流场的研究主要是通过风洞试验和数值仿真,存在着操作不便、耗时长等现象。本研究提出基于物理信息的神经网络模型,针对针对二维NACA0012翼型在流场中周期性振荡运动进行流场重构工作,将模型预测结果与CFD数值仿真结果对比,证明该模型可以完成对于二维NACA0012翼型在流场中周期性振荡运动外流场的流场重构工作。 |
| 会议录 | 第七届全国流固耦合与非常流体力学学术会议论文集
 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://dspace.imech.ac.cn/handle/311007/97916]  |
| 专题 | 力学研究所_流固耦合系统力学重点实验室(2012-) |
| 作者单位 | 1.中国科学院大学 2.中国科学院力学研究所 3.中国矿业大学(北京)力学与土木工程学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘江硕,彭瑞东,郑冠男,等. 基于PINN神经网络模型的NACA0012翼型流场周期性振荡运动的流场重构方法初探[C]. 见:. 中国江苏盐城. 2024-04-08. |
入库方式： OAI收割
来源：力学研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。