利用深度学习预测圆柱绕流的层流涡脱落
流体动力学
2017-12-22 v1
摘要
利用深度学习技术——生成对抗网络（GAN）——预测了圆柱绕流的非定常层流涡脱落，特别着重于阐明学习Navier-Stokes方程解的潜力。以两种不同的时间步长在两种不同的雷诺数下进行数值模拟，以产生流场变量的训练数据集。使用GAN预测了训练数据集中未包含的雷诺数下未来的非定常流场。发现预测的流场在定性和定量上均与数值模拟计算的流场吻合良好。本研究表明，深度学习技术可用于层流尾流预测，以替代求解Navier-Stokes方程。
引用
@article{arxiv.1712.07854,
title = {Prediction of laminar vortex shedding over a cylinder using deep learning},
author = {Sangseung Lee and Donghyun You},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.07854},
year = {2017}
}