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湍流模式理论的机器学习研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第8页
    1.2 湍流模式理论的研究现状第8-11页
        1.2.1 模式理论的传统唯象研究第8-10页
        1.2.2 模式理论的机器学习研究第10-11页
    1.3 模式理论研究中存在的主要问题第11-13页
    1.4 本论文研究方法和主要内容第13-14页
第2章 模式理论的机器学习建模第14-24页
    2.1 引言第14页
    2.2 研究问题的数学描述第14-16页
    2.3 研究问题的机器学习方法选择第16-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 神经网络输入特征优化第24-32页
    3.1 引言第24页
    3.2 训练数据来源第24-25页
    3.3 输入特征设计第25-28页
    3.4 输入工况设计与结果分析第28-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第4章 基于神经网络的的雷诺应力重构第32-50页
    4.1 引言第32页
    4.2 神经网络次级特征挖掘第32-39页
    4.3 雷诺应力的重构效果第39-48页
        4.3.1 展向流动预测第43-45页
        4.3.2 流向流动预测第45-48页
    4.4 机器学习方法评价第48页
    4.5 本章小结第48-50页
结论第50-51页
附录一 不同工况下b_(ij)各项预测值与真实值对比图第51-74页
参考文献第74-78页
致谢第78页

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