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智能流場計算方法

作者：劉傑//陳新海//鄧亮//張慶陽|責編:薛力
出版社：哈爾濱工業大學
ISBN：9787576711134

出版日期：2024/01/01
裝幀：平裝
頁數：276

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

本書圍繞計算流體力學流場計算過程中的網格生成效率與質量、計算可解釋性與精度、可視化置信水平與應用通用性等問題，從智能流場計算工作流、智能化前處理技術、智能化流場快速預測技術和智能化后處理技術四個方面，開展了深入、系統的介紹與討論。
本書可作為流體力學、空氣動力學等專業高年級本科生、研究生的參考書，也可作為航空航天飛行器設計、汽車工程、能源工程、水利土木、環境工程等方向科研工作者的參考書。

作者介紹

劉傑//陳新海//鄧亮//張慶陽|責編:薛力

第1章  概論
  1.1  計算流體力學的重要作用
  1.2  計算流體力學面臨的挑戰
  1.3  AI+Science認知科學新範式的來臨
第2章  基礎理論和研究現狀
  2.1  計算流體力學傳統數值模擬流程
  2.2  流場數據
  2.3  旋渦特徵提取技術
  2.4  關鍵時間步選取技術
  2.5  神經網路與深度學習方法
  2.6  神經網路在計算流體力學中的應用
第3章  智能流場計算工作流
  3.1  引言
  3.2  智能流場計算工作流框架
  3.3  CFD數值模擬智能驅動方法
  3.4  小結
第4章  智能化前處理技術——網格生成
  4.1  引言
  4.2  傳統結構網格生成方法
  4.3  基於神經網路的網格生成方法MGNet
  4.4  數值實驗
  4.5  小結
第5章  智能化前處理技術——網格質量判別
  5.1  引言
  5.2  傳統網格質量判別方法
  5.3  基於卷積神經網路的二維網格質量判別方法
  5.4  基於深度可分離卷積神經網路的二維網格質量判別方法
  5.5  基於神經網路的三維網格質量判別方法
  5.6  小結
第6章  智能化流場快速預測技術——氣動加速預測
  6.1  引言
  6.2  神經網路和物理求解器耦合的流場加速求解方法PLNet
  6.3  PLNet數值實驗
  6.4  基於CCN網路的氣動流場模擬加速
  6.5  實驗設置與結果分析
  6.5  小結
第7章  智能化流場快速預測技術——流場代理求解
  7.1  引言
  7.2  基於神經網路的偏微分方程代理求解方法
  7.3  DFS—Net數值實驗
  7.4  代理求解方法的遷移性能分析
  7.5  物理信息神經網路的流動換熱耦合求解方法
  7.6  PINN—FFHT實驗結果
  7.7  小結
第8章  智能化后處理技術——流場旋渦提取方法
  8.1  引言
  8.2  旋渦特徵提取技術
  8.3  基於有監督學習的流場旋渦提取方法
  8.4  實驗結果
  8.5  基於無監督學習的流場旋渦提取方法

  8.6  實驗結果
  8.7  小結
第9章  智能化后處理技術——關鍵時間步選取
  9.1  引言
  9.2  流場關鍵時間步智能選取方法(KTSS—Net)
  9.3  實驗結果
  9.4  小結
參考文獻

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