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| 单孔排气气泡特征识别与参数提取方法 期刊论文 化工进展, 2024, 卷号: 43, 期号: 02, 页码: 808-817 Authors: 杨志龙; 田文斌; 张珍; 王志英; 王一伟 Adobe PDF(2825Kb)  |  Favorite  |  View/Download:27/5  |  Submit date:2024/04/28 气液两相流 重叠气泡识别 气泡特征统计 高速摄像 |
| 一种基于低湍流度水槽的气泡产生和融合实验装置及方法 专利 发明专利. 一种基于低湍流度水槽的气泡产生和融合实验装置及方法, 专利号: CN202210077919.5, 申请日期: 2022-01-24, 授权日期: 2023-04-14 Inventors: 黄仁芳; 王一伟; 张珍; 支玉昌; 黄荐 Adobe PDF(1271Kb)  |  Favorite  |  View/Download:57/17  |  Submit date:2024/01/23 |
| 基于长短期记忆网络的非定常空化水翼表面压力预测 期刊论文 中国科学:物理学 力学 天文学, 2022, 卷号: 52, 期号: 10, 页码: 104-112 Authors: 张珍; 刘庆宽; 王静竹; 王一伟 Adobe PDF(1685Kb)  |  Favorite  |  View/Download:171/53  |  Submit date:2022/11/14 长短期记忆 压力系数 空化流 大涡模拟 |
| 绕弹性水翼空化流动及其流激振动特性研究 期刊论文 水动力学研究与进展A辑, 2022, 卷号: 37, 期号: 02, 页码: 172-180 Authors: 丘润荻; 支玉昌; 张珍; 黄仁芳; 王一伟; 杜特专 Adobe PDF(1420Kb)  |  Favorite  |  View/Download:282/61  |  Submit date:2022/08/11 弹性水翼 流固耦合 空化 流激振动 |
| 基于组合神经网络的雷诺平均湍流模型多次修正方法 期刊论文 力学学报, 2021, 卷号: 53, 期号: 06, 页码: 1532-1542 Authors: 张珍; 叶舒然; 岳杰顺; 王一伟; 黄晨光 Adobe PDF(7671Kb)  |  Favorite  |  View/Download:313/67  |  Submit date:2021/11/12 组合神经网络 雷诺平均 各向异性 隐式修正 精度闭环 |
| 基于卷积神经网络的深度学习流场特征识别及应用进展 期刊论文 航空学报, 2021, 卷号: 42, 期号: 04, 页码: 185-199 Authors: 叶舒然; 张珍; 王一伟; 黄晨光 Adobe PDF(3737Kb)  |  Favorite  |  View/Download:753/220  |  Submit date:2021/08/25 卷积神经网络 流场识别 流动预测 外形优化 泊松方程 生成对抗网络 深度学习 |
| Energy performance prediction of the centrifugal pumps by using a hybrid neural network 期刊论文 Energy, 2020, 卷号: 213, 页码: 119005 Authors: Huang RF(黄仁芳); Zhang Z(张珍); Zhang W; Mou JG; Zhou PJ; Wang YW(王一伟) Adobe PDF(4596Kb)  |  Favorite  |  View/Download:334/140  |  Submit date:2021/01/29 Centrifugal pump Energy performance Loss model Physics-informed neural network |
| 基于卷积神经网络的空化水翼表面的压力预测 会议论文 第三十一届全国水动力学研讨会, 中国福建厦门, 2020-10-30 Authors: 王畅; 叶舒然; 张珍; 王一伟 Adobe PDF(1733Kb)  |  Favorite  |  View/Download:298/68  |  Submit date:2021/01/28 机器学习 卷积神经网络 水翼 非定常 流场识别 |
| 自动编码器在流场降阶中的应用 期刊论文 空气动力学学报, 2019, 卷号: 37, 期号: 03, 页码: 498-504 Authors: 叶舒然; 张珍; 宋旭东; 杜特专; 王一伟; 黄晨光; 陈耀松 View  |  Adobe PDF(2088Kb)  |  Favorite  |  View/Download:379/81  |  Submit date:2019/09/12 机器学习 自动编码器 圆柱绕流 流场特征提取 压力预测 |
| Application of deep learning method to Reynolds stress models of channel flow based on reduced-order modeling of DNS data 期刊论文 JOURNAL OF HYDRODYNAMICS, 2019, 卷号: 31, 期号: 1, 页码: 58-65 Authors: Zhang Z(张珍); Song XD; Ye SR; Wang YW(王一伟); Huang CG(黄晨光); An YR; Chen YS View  |  Adobe PDF(1492Kb)  |  Favorite  |  View/Download:377/158  |  Submit date:2019/04/11 Deep neural network channel flow turbulence model Reynolds stress |