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请引用原文：Du, B., Lund, PD, & Wang, J. (2021). 结合 CFD 和人工神经网络技术预测全玻璃直真空管太阳能集热器的热性能。能源，220，文章 119713。https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.119713
本文分析了一种新型全玻璃直通真空管集热器的热性能建模和性能预测。开发了管的数学模型，并将其纳入 CFD 软件进行数值性能模拟。为了提高集热器的热性能预测，考虑了不同的人工神经网络 (ANN) 模型。采用包含 200 多个样本的综合实验数据集对模型进行测试。将热模拟模型与 ANN 模型相结合，使用建模的集热器输出作为输入模型之一，显著提高了 ANN 模型的预测精度。与 ANN 模型相比，仅基于 CFD 模型的预测精度最差。卷积神经网络 (CNN) 模型被证明是预测精度最好的 ANN 模型。关键词：太阳能集热器；真空管；神经网络；多元线性回归；CFD；热性能；预测
cfd in-the-lin-line Monte Carlo模拟太空车辆...
用于航空数据库开发。模拟中更准确地表示的不稳定和瞬态效应。设计更改可以更容易评估。如果需要，可以从进行
岩床热能储存-CFD分析
热储能过程可分为化学过程和物理过程[14,15]，其中物理储热又细分为显热储热（SHS）和潜热储热（LHS）。SHS 是最简单、最常见的储热形式。在此过程中，热量通过改变材料温度但不改变相态的系统进行交换。床层温度主要通过传导、对流和辐射来改变，从而吸收（或释放）热能。在这些解决方案中，储存材料的温度值变化非常缓慢。显热可以用以下公式描述[14,16,17]：
异构 CPU/GPU 共同执行 CFD 模拟...
高保真计算流体力学模拟通常与大量计算需求相关，而每一代超级计算机的出现都对计算能力提出了更高的要求。然而，需要进行大量的研究工作才能释放基于日益复杂的架构的前沿系统（目前称为前百亿亿次级系统）的计算能力。在本文中，我们介绍了计算力学代码 Alya 中实现的方法。我们详细描述了为充分利用不同并行级别而实施的并行化策略，以及一种用于有效利用异构 CPU/GPU 架构的新型共执行方法。后者基于具有动态负载平衡机制的多代码共执行方法。已针对使用 NVIDIA Volta V100 GPU 加速的 POWER9 架构上的飞机模拟对所有提出的策略的性能进行了评估。
异构 CPU/GPU 共同执行 CFD 模拟...
高保真计算流体力学模拟通常与大量计算需求相关，而每一代超级计算机的出现都对计算能力提出了更高的要求。然而，需要进行大量的研究工作才能释放基于日益复杂的架构的前沿系统（目前称为前百亿亿次级系统）的计算能力。在本文中，我们介绍了在计算力学代码 Alya 中实现的方法。我们详细描述了为充分利用不同级别的并行性而实施的并行化策略，以及一种用于有效利用异构 CPU/GPU 架构的新型共执行方法。后者基于具有动态负载平衡机制的多代码共执行方法。已针对使用 NVIDIA Volta V100 GPU 加速的 POWER9 架构上的飞机模拟对所有提出的策略的性能进行了评估。
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学，CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。 背景与目标：该研究项目是圣埃蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者奥拉诺公司长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有不同于传统流体的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气力输送、筒仓卸料……）中发现了它们，其中含有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量颗粒（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟所产生的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来为 CFD 模型提供数据。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下一个领域拥有理学硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学、CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。背景和目标：该研究项目是圣艾蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者 Orano 长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有与传统流体不同的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气动输送、筒仓排放……）中发现它们，其中有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量粒子（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟生成的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来输入 CFD 模型。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下领域获得硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题。好奇心、严谨性、参与度、批判性分析能力、倾听能力，当然还有对科学和技术的热情，这些都是成功答辩优秀论文的关键资产。英语流利 + 愿意学习基础法语。申请：文件包括四项：求职信 + 简历 + 至少一封推荐信 + 硕士排名或学术成绩。其他：最好从 2020 年 10 月 1 日开始。在工业资助和合作下
太阳能烟囱的三维 CFD 研究
由于需要利用最大、最清洁的能源，即太阳能，太阳能在当今时代显得尤为重要。产生太阳能最具创新性和最简单的技术之一是使用太阳能烟囱。然而，太阳能烟囱发电厂的投资成本高，而且传统上效率很低。数学和 CFD 模型提供了一种优化此类烟囱性能的好方法。若干因素会影响太阳能烟囱的发电量，包括几何因素（如集热器直径、烟囱高度）和昼夜温差。然而，挑战在于昼夜温差，因此发电量不稳定。在目前的研究中，建立了一个太阳能烟囱的中试规模 CFD 模型（原型为西班牙曼萨纳雷斯烟囱，哈夫，1984 年），并用实验数据和文献中的分析模型（与实验数据的偏差 ∼ < 10%）进行了验证。随后，研究了流动模式，并对烟囱的关键参数（即烟囱高度和集热器直径）进行了参数研究。首次研究了昼夜变化对发电量的影响。考虑到昼夜变化，发现夜间发电量是烟囱高度和集热器直径的线性函数；而在白天，发电量随着集热器直径和烟囱高度的变化而呈指数增加。
无人机航母着陆采用基于 CFD 的模型...
由于对安全性、高性能操作以及不确定和高度动态环境的要求，无人机自主降落航空母舰的控制问题具有挑战性。本文提出了一种针对此类问题的控制方案，该方案利用模型预测控制 (MPC) 方法，使无人机在其性能极限下也能安全运行。虽然实时计算要求通常会限制基于优化的控制中使用的模型的保真度，但本文证明了高保真计算流体动力学 (CFD) 模型可通过构建基于投影的降阶模型 (ROM) 在 MPC 框架内使用。然后开发了基于 CFD 的 MPC 方案在下滑道跟踪问题中的应用，以证明所提方法的有效性。
耦合 1D 和 3D CFD - EnginSoft USA
当流动的性质和所需的理解使 3D 分析成为合适的工具时，就会使用 3D 分析；1D 模拟用于检查剩余系统的流体流动条件，这些条件可以通过 1D 计算捕获，并根据需要使用特定组件的内置子模型。然后，边界条件和结果会在整个系统中传递，从而实现更完整、更快速的分析。链接负责处理模型之间变量（和结果）的通信。大多数软件供应商必须使用户能够将其 3D CFD 模型（通常通过简单易用且直观的用户界面）双向链接到 1D 流体流动系统网络。然后，这个 1D 网络会分析整个系统的压力、流量和温度，并将边界条件（稳态或瞬态）直接报告回 CFD 模型。