使用LSTM神经网络模拟湍流流动
摘要：利用循环神经网络(LSTM)在湍流雷诺平均纳维-斯托克斯(RANS)模型中的替代应用的研究，我们探索了这种人工递归神经网络的应用。我们利用LSTM模型来预测发展中和发展后的湍流通道流中的剪切雷诺应力。我们进行了比较分析，将通过计算流体力学(CFD)模拟传播的LSTM结果与来自$\kappa-\epsilon$模型和直接数值模拟(DNS)获取的结果进行比较。这些分析表明了LSTM方法的良好性能。
作者：Hugo D. Pasinato and Nic''olas F. Moguilner Reh
论文ID：2307.13784
分类：Fluid Dynamics
分类简称：physics.flu-dyn
提交时间：2023-07-27