arXiv ID:
2606.24265
arXiv 提交日期: 2026-06-23
基于神经网络的参数化模型降阶:预测不同车辆几何形状下的湍流 / Neural Network-Based Parametric Model Reduction for Predicting Turbulent Flow for Different Vehicle Geometries
1️⃣ 一句话总结
本研究通过引入变分自编码器,将神经网络模型降阶方法扩展到不同车身的湍流预测中,在保持高雷诺数流场重建精度的同时大幅降低计算成本,尤其擅长捕捉车尾附近涡流结构的时空变化。