基于分层卷积自编码器的钝体湍流流场降阶分析

夏超; 王梦佳; 朱剑月; 杨志刚

doi:10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220611

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于分层卷积自编码器的钝体湍流流场降阶分析

车辆工程·机械工程 | 更新时间：2025-05-26

- 基于分层卷积自编码器的钝体湍流流场降阶分析
- Reduced-order modelling of a bluff body turbulent wake flow field using hierarchical convolutional neural network autoencoder
- “科技媒体新闻记者报道：研究者采用非线性分层卷积自编码器，对三维圆柱钝体湍流尾迹流动进行降阶分析，发现其在低层数和潜在向量数时还原能力更强。”
- 吉林大学学报（工学版） 2024年54卷第4期页码：874-882
- 作者机构：
  
  1.同济大学汽车学院，上海 201804
  2.同济大学上海地面交通工具风洞中心，上海 201804
  3.同济大学铁道与城市轨道交通研究院，上海 201804
  4.北京民用飞机技术研究中心，北京 102211
- 作者简介：
  
  夏超（1988-），男，工程师，博士. 研究方向：空气动力学. E-mail： chao.xia@tongji.edu.cn
  朱剑月（1973-），男，副教授，博士. 研究方向：空气动力学. E-mail： zhujianyue@tongji.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(51905381;51875411;52372360);上海市地面交通工具空气动力与热环境模拟重点实验室(23DZ2229029)
- DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220611
  中图分类号： U462
- 收稿：2022-05-19，
  
  纸质出版：2024-04-01
- 稿件说明：
移动端阅览
夏超,王梦佳,朱剑月等.基于分层卷积自编码器的钝体湍流流场降阶分析[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(04):874-882.

XIA Chao,WANG Meng-jia,Zhu Jian-yue,et al.Reduced-order modelling of a bluff body turbulent wake flow field using hierarchical convolutional neural network autoencoder[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(04):874-882.
夏超,王梦佳,朱剑月等.基于分层卷积自编码器的钝体湍流流场降阶分析[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(04):874-882. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220611.

XIA Chao,WANG Meng-jia,Zhu Jian-yue,et al.Reduced-order modelling of a bluff body turbulent wake flow field using hierarchical convolutional neural network autoencoder[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(04):874-882. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220611.

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于预处理层增强和注意力机制的空域图像隐写分析

基于RBVS和CBCNN的风机叶片故障检测和分类方法

稀疏数据下的交通状态估计自适应卷积网络

基于混合智能的学习状态实时采集与动态分析方法

基于变分模态提取及轻量级网络的滚动轴承故障诊断

基于分层卷积自编码器的钝体湍流流场降阶分析

Reduced-order modelling of a bluff body turbulent wake flow field using hierarchical convolutional neural network autoencoder

DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220611