Academy of Mathematics and Systems Science, CAS
Colloquia & Seminars

Speaker:	王建春副教授，南方科技大学
Inviter:
Title:	湍流模型和机器学习研究进展II：机器学习方法在湍流模型上的应用
Time & Venue:	2021.10.14 15:00-16:00 腾讯会议ID：509 495 688 入会密码：123456
Abstract:	湍流模型是工程计算流体力学中的一个关键问题。随着大数据科学的快速发展，基于数据驱动的建模方法受到了越来越多的关注。机器学习方法由于强大的数据拟合能力和高效的优化算法，在湍流模型方面取得了一些成功。该方法能够突破传统方法的局限性，显示出了强大的潜力。另一方面，机器学习方法存在着可解释性差、泛化能力弱等问题，需要进一步的提升。如何将物理原理或力学规律有效地融入到机器学习模型，提升模型的鲁棒性和可靠性，是一个需要解决的基本问题。报告的第一部分首先介绍雷诺平均方法和大涡模拟方法的基本概念。然后介绍壁湍流的约束大涡模拟方法。报告的第二部分重点介绍基于人工神经网络的雷诺平均模型和大涡模拟模型的研究进展。