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中国科学院力学研究所机构知识库
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研究单元&专题
流固耦合系统力学重点... [6]
作者
张珍 [4]
王一伟 [4]
黄晨光 [4]
叶舒然 [3]
Song XD [2]
刘青泉 [2]
更多...
文献类型
会议论文 [3]
期刊论文 [3]
发表日期
2019 [6]
语种
英语 [5]
中文 [1]
出处
INTERNATIO... [2]
ASME-JSME-... [1]
JOURNAL OF... [1]
Proceeding... [1]
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专题:流固耦合系统力学重点实验室
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发表日期:2019
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WOS被引频次升序
WOS被引频次降序
作者升序
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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
作者:
叶舒然
;
张珍
;
宋旭东
;
杜特专
;
王一伟
;
黄晨光
;
陈耀松
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提交时间: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
Viscous Elastoplastic SPH Model for Long-Distance High-Speed Landslide
期刊论文
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL METHODS, 2019, 卷号: 16, 期号: 2, 页码: AR1846011
作者:
Zhang WT(张炆涛)
;
Shi CQ(石传奇)
;
An Y(安翼)
;
Yang SH(杨世豪)
;
Liu QQ(刘青泉)
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提交时间:2018/10/23
Granular solid regime
granular liquid regime
viscous elastoplastic model
Viscous Elastoplastic SPH Model for Long-Distance High-Speed Landslide
会议论文
SPHERIC Beijing International Workshop (SPHERIC Beijing), Peking Univ, Beijing, PEOPLES R CHINA, OCT 17-20, 2017
作者:
Zhang WT(张炆涛)
;
Shi CQ(石传奇)
;
An Y(安翼)
;
Yang SH(杨世豪)
;
Liu QQ(刘青泉)
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提交时间:2019/04/19
Granular solid regime
granular liquid regime
viscous elastoplastic model
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
作者:
Zhang Z(张珍)
;
Song XD
;
Ye SR
;
Wang YW(王一伟)
;
Huang CG(黄晨光)
;
An YR
;
Chen YS
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提交时间:2019/04/11
Deep neural network
channel flow
turbulence model
Reynolds stress
Reconstruction of RANS model and cross-validation of flow field based on tensor basis neural network
会议论文
ASME-JSME-KSME 2019 8th Joint Fluids Engineering Conference, AJKFluids 2019, San Francisco, CA, United states, July 28, 2019 - August 1, 2019
作者:
Song XD
;
Zhang Z(张珍)
;
Wang YW(王一伟)
;
Ye SR(叶舒然)
;
Huang CG(黄晨光)
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提交时间:2020/11/20
Cross-validation
Multi-layer neural network
Reynolds stress
Turbulence model
Transfer learning for modeling pressure coefficient around cylinder using CNN
会议论文
29th International Ocean and Polar Engineering Conference, ISOPE 2019, Honolulu, HI, United states, June 16, 2019 - June 21, 2019
作者:
Ye SR(叶舒然)
;
Wang YW(王一伟)
;
Zhang Z(张珍)
;
Huang CG(黄晨光)
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提交时间:2020/11/20
Convolutional neural networks
Flow field analysis
Pressure prediction
Transfer learning