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World File Search System风压
基于学习的深度涡流粘度建模，用于改善虚张声势的风压
准确预测建筑物的风压对于设计安全有效的结构至关重要。现有的计算方法，例如Reynolds-平均Navier-Stokes（RANS）模拟，通常无法在分离区域准确预测压力。本研究提出了一种新型的深度学习方法，以增强涡轮闭合泄漏范围内的涡流建模的准确性和性能，尤其是改善了虚张声板体空气动力学的预测。经过大型涡流模拟（LES）数据的深度学习模型，用于各种虚张声势的身体几何形状，包括扁平屋顶的建筑物和前进/向后的台阶，用于调整RANS方程式中的涡流粘度。结果表明，合并机器学习预测的涡流粘度可显着改善与LES结果和实验数据的一致性，尤其是在分离气泡和剪切层中。深度学习模型采用了一个神经网络体系结构，具有四个隐藏层，32个神经元和Tanh激活功能，该功能使用ADAM优化器进行培训，学习率为0.001。训练数据由LES模拟组成，用于向前/向后面向宽度比率为0.2至6的步骤。研究表明，机器学习模型在涡流粘度方面达到了平衡，从而延迟了流动的重新安装，从而比传统的湍流闭合（如K-ωSST和K-ε），导致更准确的压力和速度预测。灵敏度分析表明，涡流粘度在控制流，重新分布和压力分布中的关键作用。此外，研究强调了RANS和LES模型之间的涡流粘度值的差异，从而强调了增强湍流建模的需求。本文提出的发现提供了实质性的见解，可以告知针对工程应用程序量身定制的更可靠的计算方法，包括结构性设计的风负荷考虑以及不稳定空气动力学现象的复杂动态。
预测高建筑物上的瞬态风压...
摘要在过去十年中，机器学习（ML）对风工程应用引起了极大的兴趣。先前基于机器学习的高层建筑物的基于机器学习的研究主要仅限于时间史或静态压力，而无需考虑空间坐标系。ML模型需要预测空间分布和瞬态风流，以设计风敏的高建筑物。因此，利用三维（3D）空间坐标系统，本研究采用ML来预测高建筑物上的瞬态风压。通过计算流体动态模拟获得了建筑物表面上的瞬态压力数据，这些模拟使用风洞数据验证。选择了极端梯度提升（XGB）模型作为机器学习模型，并且在训练和测试中都获得了良好的预测准确性。此外，在建筑物表面上，XGB模型已经很好地预测了诸如流动分离和陡峭压力梯度之类的独特流动现象。因此，这项工作演示了如何使用机器学习来预测高大建筑物的风负载并捕获重要的流动特征。
sunpower maxeon solar 的风压测试，型号：...
1. 如果制造太阳能电池板模块/模型时使用的任何工程和机械性能与上述经过测试的太阳能电池板模块/模型有任何改变或变更。 2. 如果制造太阳能电池板模块/模型时使用的任何制造流程或技术与上述经过测试的太阳能电池板模块/模型有任何改变或变更。 3. 制造商有责任确认框架的物理构成（即铝级、前玻璃表面或背板等）是否有任何改变、变更或修订；或者如果制造流程有任何改变，则可能需要重新测试。 4. 如果经过测试的模块/模型发生上述任何变化，则本证书无效。