基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣膜冷卻湍流模型反演學(xué)習(xí)
動(dòng)力工程學(xué)報(bào)
頁數(shù): 7 2024-09-15
摘要: 由于氣膜冷卻問題中湍流的復(fù)雜特性,傳統(tǒng)雷諾平均(RANS)方法會(huì)低估湍流的熱擴(kuò)散強(qiáng)度,導(dǎo)致冷卻效果計(jì)算不準(zhǔn)確。對(duì)此提出了一套基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PINN)的湍流建??蚣埽赗ANS流場(chǎng)和大渦模擬(LES)溫度場(chǎng),建立了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的湍流普朗特?cái)?shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,在RANS求解器中嵌入該模型,可以動(dòng)態(tài)調(diào)整湍流的熱擴(kuò)散強(qiáng)度,獲得了與LES高度一致的溫度場(chǎng)。結(jié)果表明:PINN是構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)... (共7頁)