基于拉普拉斯方法的非线性对流热传导效应的贝叶斯灰箱识别

我们提出了一种用于识别热传导中的对流效应的计算程序。该程序基于高斯过程潜在力模型，包含用于导热和线性对流效应的白盒组件 (即已知物理)，以及作为黑盒组件的高斯过程，用于非线性对流效应。通过贝叶斯平滑推断状态，并使用拉普拉斯方法获取核协方差函数超参数的近似后验分布。从高斯过程状态中使用贝叶斯回归模型恢复非线性对流函数。我们通过在模拟数据和物理装配的测量数据上使用所识别的非线性对流函数进行仿真误差来验证该程序。