机构名称：
¥ 2.0
混合物理-机器学习模型越来越多地用于传输过程的模拟。许多与科学和工程应用相关的复杂多物理系统包括多个时空尺度，并包含一个多保真度问题，该问题在各种公式或异构计算实体之间共享一个接口。为此，我们提出了一种强大的混合分析和建模方法，结合基于物理的全阶模型 (FOM) 和数据驱动的降阶模型 (ROM)，形成混合保真度描述中面向预测数字孪生技术的集成方法的构建块。在界面上，我们引入了一个长短期记忆网络，以各种形式的界面误差校正或延长来桥接这些高保真度和低保真度模型。所提出的界面学习方法被测试为一种解决 ROM-FOM 耦合问题的新方法，使用双保真度设置解决非线性平流扩散流情况，该设置可以捕捉广泛传输过程的本质。
用于耦合全阶和降阶模型的多保真计算
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