基于PINN神经网络的圆柱绕流部分流场的构建

Abstract

二维圆柱绕流作为基本的物理模型,很多方法用其验证。目前的研究手段大多是实验和数值计算。本文引入了一种基于物理信息的神经网络模型(PINN)建模的方法,首先介绍了其网络构架的基本原理,对雷诺数100的二维圆柱绕流非定常流场进行CFD数值模拟,得到训练数据。通过网络训练部分流场数据得到的速度压力分布云图与商业软件Fluent得到的速度压力分布云图对比,结果表明PINN模型可以为圆柱绕流问题提供有效的建模方法,为接下来的复杂模型提供一定的基础

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