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基于高斯过程回归的机器学习方法在圆柱流致振动数值模拟中的应用 被引量：4
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作者 卫昱含 及春宁 《水动力学研究与进展（A辑）》 CSCD 北大核心 2021年第5期622-630,共9页
圆柱在横流中的流致振动响应是一个复杂的非线性过程,受到多个参数的影响。传统研究方法采用在多维度参数空间内对所有参数组合进行顺序试验的方法,研究其振动响应和受力特征,无论对于物理模型实验还是数值模拟,完成一个多参数系统的特... 圆柱在横流中的流致振动响应是一个复杂的非线性过程,受到多个参数的影响。传统研究方法采用在多维度参数空间内对所有参数组合进行顺序试验的方法,研究其振动响应和受力特征,无论对于物理模型实验还是数值模拟,完成一个多参数系统的特性识别需要的工况数较多。该文采用基于高斯过程回归的机器学习方法,将人工智能与数值模拟方法相结合,建立了智能数值模拟框架。通过对已有结果进行高斯过程回归,将不确定性最大的点作为下一次数值模拟的工况,迭代直到达到收敛准则为止。通过对单参数和双参数单、双圆柱流致振动的振动响应进行预测,发现:该方法通过少量试验,即可合理预测,达到大量顺序试验的效果,显著提高了圆柱流致振动的研究效率。 展开更多
关键词 高斯过程回归 智能数值模拟框架 流致振动 圆柱
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