利用机器学习模型预测湍流对流中的雷诺数与努塞尔数
流体动力学
2022-02-09 v2 机器学习
摘要
本文中,我们开发了多元回归模型和神经网络模型来预测湍流热对流中的雷诺数(Re)和努塞尔数。我们将它们的预测与早期的对流模型进行比较:Grossmann-Lohse~[Phys. Rev. Lett. \textbf{86}, 3316 (2001)]、修正的Grossmann-Lohse~[Phys. Fluids \textbf{33}, 015113 (2021)]以及Pandey-Verma [Phys. Rev. E \textbf{94}, 053106 (2016)]模型。我们观察到,尽管所有模型的预测彼此相当接近,但本工作开发的机器学习模型与实验和数值结果吻合最佳。
引用
@article{arxiv.2201.03200,
title = {Predictions of Reynolds and Nusselt numbers in turbulent convection using machine-learning models},
author = {Shashwat Bhattacharya and Mahendra K Verma and Arnab Bhattacharya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.03200},
year = {2022}
}
备注
12 pages, 4 figures