【摘 要】
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深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化.流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点,恰恰是深度学习擅长并可以带来研究
【机 构】
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西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室,西安 710049;西安交通大学航天航空学院先进飞行器服役环境与控制陕西省重点实验室,西安 710049;中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所,绵
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深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化.流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点,恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域.目前,深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用,其应用潜力逐渐得到证实.以流体力学深度学习技术为背景,结合课题组近期研究结果,探讨了流体力学深度学习建模技术及其最新进展.首先,对深度学习技术所涉及的基本理论做了介绍,阐释流场建模中常用深度学习方法背后的数学原理.其次,分别对流体力学控制方程、流场重构、特征量建模和应用等几个典型的人工智能与流体力学交叉问题应用场景所涉及的深度学习技术研究进展进行了介绍.最后,探讨了流体力学深度学习建模技术所面临的挑战与未来发展趋势.
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