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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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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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Cross-validation  Multi-layer neural network  Reynolds stress  Turbulence model  
高速列车通过隧道时气动阻力特性的CFD仿真分析 期刊论文
中国铁道科学/CHINA RAILWAY SCIENCE, 2012, 卷号: 33, 期号: SUPPL.1, 页码: 33-38
作者:  王一伟;  杨国伟;  黄晨光
Adobe PDF(2197Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：1239/257  |  提交时间：2013/01/31
高速列车  通过隧道  Aerodynamics  空气动力学  Computational Fluid Dynamics  气动阻力  Railroad Cars  Aerodynamic Drag  Railroad Transportation  Railroads  Three Dimensional Computer Graphics  Turbulence Models - Cfd Simulations  Characteristics And Mechanisms  Compressible Fluids  High Speed Trains  Running-in  Software-based  Time Variations