XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System气动力
使用机器学习的空气动力学优化...
本文提出了一种空气动力学优化方法，该方法利用机器学习技术来增强稳态雷诺（Reynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Perrynolds perrands vere的Navier-Stokes（RANS）模拟）模拟的湍流模型，这些模拟容易出现，这些模拟很容易出现，以使其不准确，以使复杂流动的复杂流动涉及分离等现象。我们采用了场的反转和机器学习（FIML）方法，通过解决一些高实现数据的逆问题（对于不同的形状和/或流条件），从而渗透模型差异，并使用机器学习（例如神经网络）来概括差异Ellds for Unseseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenneclesnementity。作为概念证明，我们使用直接数值模拟（DNS）数据进行一组参数化的周期性山丘，以增强使用FIML的两种方程式𝑘-𝜔-𝜔SST模型，然后将其合并到CFD求解器中以进行空气动力学形状优化，而在成本优化的情况下，将其纳入最小化。为了说明对湍流模型选择的固有优化敏感性，我们还使用Wilcox𝑘 -𝜔模型进行比较。一旦为不同的湍流模型实现了最佳形状，我们就建议使用混合Rans-LES改进延迟的分离涡流模拟（IDDES）来验证流量预测，这反过来又对可用DNS数据进行了验证。结果强调了在存在流量分离的情况下优化对湍流模型的敏感性，而FIML启动的𝑘-𝜔SST模型能够实现更高的拖动降低（20。8-25。3％）与IDDES预测（在速度和皮肤摩擦方面）达成公平同意。基线SST模型可实现4。5-6。5％，速度和皮肤摩擦与IDDES结果相比差。
高污染负载工程师的氧气动力学，生态壁ches和致病性转移
当前的研究全面回顾了淡水Mi Crobial群落中的生态位和致病性转移，以应对高污染负荷引起的压力。该研究对氧气水平的变化如何倾向于通过深入研究污染物负荷的增加如何影响淡水稳定性来影响水生生物群的存活。审查表明，高污染负荷改变了淡水资源的平衡，例如有机物，溶解的气体，光穿透和必需营养素。这会导致氧化动力学和淡水环境中微生物的依赖物种的变化。这种氧动力学还导致淡水微生物的基因组改变，从而导致抗生素耐药基因的发展，从而增加淡水微生物的致病性。氧动态创造的降低了淡水环境的自然防御策略，从而提高了病原体感染各自宿主的功效。对淡水外毒素的产生和与微生物的相互作用涉及的机制的详细研究将使对Exotoxin的作用有重要见解。淡水微生物致病性变化的影响对环境和医疗利益都至关重要。这是因为致病性的变化不仅对水生生物有害，而且还抵抗了经过不当处理的饮用水。当连续使用时，这种水可以逆转健康和生活质量。一项关于特定污染物如何导致淡水微生物群体的利基和致病性转移的广泛研究将详细了解污染对淡水环境稳定性的影响。
基于机器学习的预测雷诺的翼型空气动力系数
摘要。本研究研究了各种机器学习（ML）算法在预测两个关键空气动力系数的应用，即最大升力系数（𝐶𝐶）和最小阻力系数（𝐶𝑑），对于任何给定的雷诺数，风力涡轮机翼型。我们建议使用聚类技术对类似的机翼形状进行分组，并使用创建的分区来预测使用它们相似性的看不见的机翼属性。在这里，我们还代表了Parsec低维空间中的机翼，而不是高维翼型点空间，以弥补少量训练数据。为此，创建了一个扩展的实验机翼数据库，并用于基于五种不同ML算法的培训模型。我们观察到决策树集合（DTE），随机森林（RF）和多层感知器（MLP）模型成为𝐶𝐶𝑙和𝐶𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑚𝑎𝑥𝑚𝑖𝑛𝑙的最有效预测指标。在培训数据库中未包含的三个其他机翼案例上测试这两个ML模型表明，𝐶𝐶𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙预测性能通常是合理的，错误级别的平均值约为5％。相比之下，𝐶𝑑的预测误差水平通常更高，平均约为15％。
drivaernet：用于数据驱动空气动力设计和基于图的阻力预测
摘要这项研究介绍了Drivaernet，这是3D行业标准汽车形状的大规模高保真CFD数据集，以及RegDGCNN（一种动态的图形卷积神经网络模型），均旨在通过机器学习进行空气动力的汽车设计。drivaernet，其4000个详细的3D汽车网架使用了50万个表面网状面和全面的空气动力性能数据，包括全3D压力，速度场和壁剪应力，解决了广泛的数据集以训练工程应用中深度学习模型的广泛数据的关键需求。它比以前最大的汽车公共数据集大60％，并且是唯一对车轮和车身底部进行建模的开源数据集。regdgcnn利用此大型数据集直接从3D网格中提供高精度的阻力估计，绕过传统限制，例如需要2D图像渲染或签名距离字段（SDF）。通过在几秒钟内实现快速的阻力估计，RegdGCNN便有助于快速的空气动力学评估，从而为在汽车设计中的数据驱动方法整合而实现了巨大的飞跃。一起，Drivaernet和Regdgcnn承诺将加速汽车设计过程，并有助于开发更有效的车辆。为了为未来的创新奠定基础，我们的研究中使用的数据集和代码可在https://github.com/mohamedelrefaie/drivaernet 1中公开访问。
Lei Wang专业知识：我是一个大气动力学家。我的... 生物学未成年人（BIOS）| Purdue EAPS
Lei Wang专业知识：我是一个大气动力学家。 我的研究重点是中纬度大气波的基本动力和变异性，尤其是高影响力的极端天气和气候事件。 我领导着普渡大学的气候和气候动态（WCD）实验室，我还是普渡大学计算跨学科研究生计划（CIGP）的关联教师。 普渡大学地球，大气和行星科学系的现任/最新职位助理教授；哈佛大学博士学位：芝加哥大学，地球物理科学学院，地球和行星科学系博士后研究员，2016年•论文：南方有限振幅波活动的周期性行为Lei Wang专业知识：我是一个大气动力学家。我的研究重点是中纬度大气波的基本动力和变异性，尤其是高影响力的极端天气和气候事件。我领导着普渡大学的气候和气候动态（WCD）实验室，我还是普渡大学计算跨学科研究生计划（CIGP）的关联教师。普渡大学地球，大气和行星科学系的现任/最新职位助理教授；哈佛大学博士学位：芝加哥大学，地球物理科学学院，地球和行星科学系博士后研究员，2016年•论文：南方有限振幅波活动的周期性行为
在CFD中应用机器学习来研究热特性对机翼空气动力特征的影响
计算流体动力（CFD）和机器学习方法用于研究NASA型NACA 0012的热传递。已经开发了几种不同的模型，以检查层流，晶状体流量和Allmaras流对NACA 0012机翼在不同的空气动力学条件下的影响。在本文中，针对多孔模式和非孔模式的不同机翼模式讨论了高温下的温度条件。特定参数包括11.36 x 10-10 m 2的渗透率，孔隙率为0.64，惯性系数为0.37，温度范围为200 k和400K。该研究表明，温度升高可以显着增加提升到拖拉。另外，采用多孔状态和温度差异进一步有助于增强电力到拖拉系数。在调整温度时，神经网络还可以成功预测结果，尤其是在有更多情况的情况下。尽管如此，本研究使用Smoter模型评估了系统的准确性。已显示测试情况最佳性能验证的MSE，MAE和R分别为0.000314、0.0008和0.998960，在k = 3。然而，研究表明，时期值大于2000，增加了计算时间和成本而不提高准确性。这表明SMOTER模型可用于准确对测试案例进行分类；但是，对于最佳性能，不需要更高的时期值。
预测性空气和空气动力建模
量子线性求解器是求解方程线性系统的最早且众所周知的量子算法之一是Harrow，Hassidim和Lloyd [8]。这实现了复杂性的指数改善（即运行时）。随后在Childs等人的量子算法中获得了相对于精度的提高复杂性。[9]。这是通过基于量子奇异值转换（QSVT）代替[8]的量子相估计来实现的。Childs等人的算法。可以看作是Gilyen等人的更通用QSVT算法的特殊情况。[10]。应注意的是，由于州准备或状态读数要求，任何潜在的指数改进都处于风险的危险中[11]。这需要以某种形式解决，而无需使用“被动QRAM”，而没有已知的可扩展物理实现[12]。
重型地面车辆的外部空气动力学
本论文由 ODU Digital Commons 的机械与航空航天工程部门免费提供给您，供您开放访问。它已被 ODU Digital Commons 的授权管理员接受并纳入机械与航空航天工程论文和学位论文。有关更多信息，请联系 digitalcommons@odu.edu。