利用人工神经网络识别流场中的障碍物
流体动力学
2018-12-12 v1
摘要
本工作中开发了一系列人工神经网络（ANNs），能够估计管道中阻碍流动的障碍物的大小与位置。这些 ANN 通过读取距障碍物一定距离处流体的动压 或速度 分量 的剖面来学习障碍物的大小与位置。训练 ANN 的数据由二维 Lattice Boltzmann 程序的数值模拟生成。我们分析了多种情况，改变障碍物在 轴上的直径与位置，利用 系数对研究案例获得了良好的估计。尽管 ANN 在对极小障碍物分类时存在问题，总体结果展现出非常好的预测能力。
引用
@article{arxiv.1812.04569,
title = {Recognition of an obstacle in a flow using artificial neural networks},
author = {Mauricio Carrillo and Ulices Que and José A. González and Carlos López},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.04569},
year = {2018}
}
备注
11 pages, 13 figures