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流體力學與人工智慧(教育部高等學校航空航天類專業教學指導委員會推薦教材)

  • 作者：編者:鄭耀//謝芳芳//季廷煒|責編:徐楊峰//郁威克
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030838551
  • 出版日期：2025/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：266
人民幣：RMB 90 元      售價：元
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內容大鋼
    本書力求通過深入淺出的方式，系統介紹機器學習技術在流體動力學系統問題中的應用情況，涉及流場預測、氣動優化和流動控制等核心問題，同時通過具體案例和分析，展示這些技術的實際效果與潛在應用。本書共分7章，前3章主要介紹背景知識、數據處理和模型降階、回歸和模型選擇等智能演算法方面的基礎內容。后4章則詳細闡述智能演算法在流動建模、優化設計和流動控制等方面的應用，通過具體案例和分析，使讀者能夠迅速掌握這些新型技術的核心思想與應用方法。
    本書可作為航空航天、力學等專業的高年級本科生、研究生的教材和教學參考書，也可供航空、航天、航海、機械、能源、環境等多個領域涉及流體力學相關知識的科研人員和工程技術人員參考。
作者介紹
編者:鄭耀//謝芳芳//季廷煒|責編:徐楊峰//郁威克
目錄
叢書序
前言
第1章  緒論
  1.1  人工智慧在流體力學中的應用
  1.2  基於人工智慧的流動建模方法研究現狀
    1.2.1  基於流場特徵提取的降階模型
    1.2.2  基於系統辨識方法的降階模型
    1.2.3  多源數據融合建模方法
    1.2.4  物理和數據雙驅動的機器學習流動建模方法
  1.3  基於人工智慧的氣動優化研究現狀
    1.3.1  基於數據驅動的仿生撲翼優化
    1.3.2  基於數據驅動的飛行器氣動優化設計
  1.4  基於人工智慧的流動控制研究現狀
    1.4.1  人工智慧在開環流動控制中的應用
    1.4.2  人工智慧在閉環流動控制中的應用
  1.5  本書主要內容
  習題
  參考文獻
第2章  流體動力學系統與數據處理
  2.1  流體力學基礎
    2.1.1  流體的定義和分類
    2.1.2  流體的基本物理性質
    2.1.3  流體的基本狀態參數
  2.2  流體動力學方程
    2.2.1  質量守恆方程
    2.2.2  動量守恆方程
    2.2.3  能量守恆方程
  2.3  流體動力學的數學工具
    2.3.1  流體動力學的數學描述
    2.3.2  偏微分方程及其數值解法
    2.3.3  計算流體力學基礎概念
  2.4  流體動力學中的常見模型與近似方法
    2.4.1  勢流理論
    2.4.2  邊界層近似
    2.4.3  湍流模擬方法與RANS方程
    2.4.4  浸沒邊界法及其低雷諾數動邊界問題中的數據獲取
    2.4.5  高精度譜元法及其高雷諾數剛性/柔性圓柱繞流問題中的數據獲取
  2.5  模型降階方法
    2.5.1  本征正交分解法
    2.5.2  用於流動降維的稀疏驅動的動態模態分解方法
  習題
  參考文獻
第3章  人工智慧技術概述
  3.1  機器學習演算法
    3.1.1  單精度高斯過程回歸
    3.1.2  多精度高斯過程回歸
    3.1.3  貝葉斯優化
    3.1.4  非線性動力學稀疏辨識
  3.2  神經網路與深度學習
    3.2.1  全連接神經網路

    3.2.2  多精度神經網路
    3.2.3  長短時間記憶網路
    3.2.4  卷積變分自編碼器神經網路
    3.2.5  基於CNN-AE模型的元學習
  3.3  強化學習與馬爾可夫決策
    3.3.1  馬爾可夫決策和貝爾曼方程
    3.3.2  近端策略優化
    3.3.3  軟演員-評論家
  習題
  參考文獻
第4章  基於深度學習的流動建模
  4.1  仿生撲翼流場感知
    4.1.1  研究背景
    4.1.2  網路模型選擇和數據處理
    4.1.3  基於時間序列數據神經網路的尾流識別
    4.1.4  基於空間分佈數據神經網路的尾流識別
    4.1.5  小結
  4.2  基於壓縮感知的非定常流動建模
    4.2.1  研究背景
    4.2.2  網路模型選擇
    4.2.3  層流問題流動重構與預測
    4.2.4  湍流問題流動重構與預測
    4.2.5  小結
  4.3  三維跨聲速流場快速預測
    4.3.1  研究背景
    4.3.2  跨聲速流場模擬研究
    4.3.3  網路模型選擇
    4.3.4  跨聲速流場預測任務結果分析
  4.4  三維柔性圓柱流固耦合預測
    4.4.1  研究背景
    4.4.2  網路模型選擇
    4.4.3  二維靜止圓柱算例用於模型驗證
    4.4.4  三維渦致振動系統結果分析和討論
    4.4.5  小結
  習題
  參考文獻
第5章  基於多精度代理模型的氣動優化設計
  5.1  基於多精度代理模型的優化方法
    5.1.1  基於數據驅動的自適應准穩態模型的優化框架
    5.1.2  基於多精度高斯過程回歸的優化框架
    5.1.3  基於多精度神經網路的氣動優化
  5.2  非對稱運動拍動翼型運動參數優化設計
    5.2.1  非對稱運動模式
    5.2.2  算例驗證與網格選擇
    5.2.3  基於多精度高斯過程回歸的代理模型
    5.2.4  優化框架驗證
    5.2.5  非對稱運動模式下的撲翼運動參數優化分析
    5.2.6  小結
  5.3  三維橢球翼拍動翼型運動參數優化設計
    5.3.1  三維撲翼運動形式

    5.3.2  網格收斂性驗證
    5.3.3  數據驅動的自適應准穩態模型的性能評估
    5.3.4  數據驅動的准穩態模型
    5.3.5  優化框架測試
    5.3.6  三維橢球翼撲動的運動參數優化與流場分析
    5.3.7  小結
  5.4  基於MFDNN高維跨聲速氣動優化設計框架
    5.4.1  翼型和機翼參數化方法
    5.4.2  多精度樣本更新的加點準則
    5.4.3  PSO演算法
    5.4.4  多精度回歸和優化框架驗證
    5.4.5  二維跨聲速翼型優化結果
    5.4.6  三維跨聲速機翼/機身組合體優化
    5.4.7  小結
  5.5  基於貝葉斯神經網路的多源氣動數據融合建模及不確定性量化方法
    5.5.1  引言
    5.5.2  基於貝葉斯神經網路的多源數據融合建模方法及不確定性量化方法
    5.5.3  多源氣動數據來源
    5.5.4  二維翼型結果分析與討論
    5.5.5  三維機翼結果分析與討論
    5.5.6  小結
  習題
  參考文獻
第6章  基於強化學習的無模型互動式流動控制
  6.1  主動流動控制在渦致振動抑制中的應用
    6.1.1  研究背景
    6.1.2  渦致振動模擬模型
    6.1.3  基於強化學習的流動控制器互動式訓練
    6.1.4  渦致振動控制結果分析
    6.1.5  小結
  6.2  結合專家演示的強化學習流動控制
    6.2.1  研究背景
    6.2.2  專家演示框架
    6.2.3  專家策略學習
    6.2.4  訓練結果展示
    6.2.5  小結
  習題
  參考文獻
第7章  總結與展望
  7.1  本書總結
  7.2  未來展望

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