基于神经网络的涡尾流分类
流体动力学
2018-05-09 v1
摘要
非定常流动包含关于产生它们的物体的信息。水生生物提供了利用局部感觉测量提取流动信息的有趣范式。相反，经典的流动分析方法需要流场的全局知识。在此，我们训练神经网络利用局部涡量测量对流动模式进行分类。具体而言，我们考虑振荡翼型后的涡尾流，并评估该网络在区分三种尾流类型（2S、2P+2S 和 2P+4S）方面的准确性。该网络揭示了每种尾流类型的显著特征。
引用
@article{arxiv.1709.02792,
title = {Classifying vortex wakes using neural networks},
author = {Brendan Colvert and Mohamad Alsalman and Eva Kanso},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.02792},
year = {2018}
}