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人工智能控制湍流进展:系统、算法、成就、数据分析方法
被引量：
3
1
作者
吴智
范德威
周裕
《力学进展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期273-307,共35页
湍流控制涉及流体力学和控制理论,对航空航天、运载工具、风力发电等众多领域具有重要的科学意义和应用价值.由于湍流的复杂性,传统控制方法在湍流控制领域面临很多瓶颈,人工智能技术的发展为突破这些瓶颈提供了工具.本文简要综述了文...
湍流控制涉及流体力学和控制理论,对航空航天、运载工具、风力发电等众多领域具有重要的科学意义和应用价值.由于湍流的复杂性,传统控制方法在湍流控制领域面临很多瓶颈,人工智能技术的发展为突破这些瓶颈提供了工具.本文简要综述了文献报道的有模型和无模型的人工智能控制湍流的进展,总结了研究中采用的典型的人工智能控制系统、算法、在不同湍流控制应用中取得的突出成果.作者所在团队在国际上首次尝试对人工智能控制系统产生的海量数据进行分析,从而挖掘出重要的信息乃至发现控制相似律.对面临的挑战和未来的展望进行了分析.
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关键词
人工智能
大数据
流动控制
湍流
神经网络
遗传编程
深度强化学习
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职称材料
基于多门控混合专家网络的燃烧热化学流形表征
2
作者
王意存
邵长孝
+3 位作者
金台
邢江宽
罗坤
樊建人
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期2401-2411,共11页
为了更好地在小火焰燃烧模型框架内实施燃烧热化学流形表征,采用多任务学习领域中的多门控混合专家网络(MMoE).通过对三维层流喷雾射流火焰构型进行详细化学(DC)模拟,构建原始数据集.原始数据集经过Box-Cox转换和标准化处理,以应对燃烧...
为了更好地在小火焰燃烧模型框架内实施燃烧热化学流形表征,采用多任务学习领域中的多门控混合专家网络(MMoE).通过对三维层流喷雾射流火焰构型进行详细化学(DC)模拟,构建原始数据集.原始数据集经过Box-Cox转换和标准化处理,以应对燃烧数据的多尺度分布问题.对数据集进行Pearson相关系数分析,结果表明部分化学组分之间无明显的相关性.分别构建同等参数量规模的MMoE和前馈神经网络(FNN)模型,对比分析结果表明,2种模型取得的损失值和决定系数相近,但相比FNN模型,MMoE模型在训练过程中更加稳定,且取得的定量预测结果更加准确.
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关键词
多门控混合专家网络(MMoE)
前馈神经网络(FNN)
小火焰模型
层流喷雾火焰
燃烧数值模拟
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职称材料
题名
人工智能控制湍流进展:系统、算法、成就、数据分析方法
被引量：
3
1
作者
吴智
范德威
周裕
机构
哈尔滨工业大学
(
深圳
)
湍流
控制
研究所
出处
《力学进展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期273-307,共35页
基金
自然科学基金委通过项目编号91952204、12202123
深圳科创委通过项目编号JCYJ20190806143611025、JCYJ20210324132816040和GXWD20220811152110003所给予的支持。
文摘
湍流控制涉及流体力学和控制理论,对航空航天、运载工具、风力发电等众多领域具有重要的科学意义和应用价值.由于湍流的复杂性,传统控制方法在湍流控制领域面临很多瓶颈,人工智能技术的发展为突破这些瓶颈提供了工具.本文简要综述了文献报道的有模型和无模型的人工智能控制湍流的进展,总结了研究中采用的典型的人工智能控制系统、算法、在不同湍流控制应用中取得的突出成果.作者所在团队在国际上首次尝试对人工智能控制系统产生的海量数据进行分析,从而挖掘出重要的信息乃至发现控制相似律.对面临的挑战和未来的展望进行了分析.
关键词
人工智能
大数据
流动控制
湍流
神经网络
遗传编程
深度强化学习
Keywords
s artificial intelligence
big data
flow control
turbulence
neural network
genetic program-ming
deep reinforcement learning
分类号
O351 [理学—流体力学]
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职称材料
题名
基于多门控混合专家网络的燃烧热化学流形表征
2
作者
王意存
邵长孝
金台
邢江宽
罗坤
樊建人
机构
浙江
大学
能源高效清洁利用全国重点实验室
哈尔滨工业大学
(
深圳
)
湍流
控制
研究所
浙江
大学
航空航天学院
浙江
大学
上海高等
研究
院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期2401-2411,共11页
基金
国家杰出青年科学基金资助项目(51925603)
国家自然科学基金资助项目(52236002)。
文摘
为了更好地在小火焰燃烧模型框架内实施燃烧热化学流形表征,采用多任务学习领域中的多门控混合专家网络(MMoE).通过对三维层流喷雾射流火焰构型进行详细化学(DC)模拟,构建原始数据集.原始数据集经过Box-Cox转换和标准化处理,以应对燃烧数据的多尺度分布问题.对数据集进行Pearson相关系数分析,结果表明部分化学组分之间无明显的相关性.分别构建同等参数量规模的MMoE和前馈神经网络(FNN)模型,对比分析结果表明,2种模型取得的损失值和决定系数相近,但相比FNN模型,MMoE模型在训练过程中更加稳定,且取得的定量预测结果更加准确.
关键词
多门控混合专家网络(MMoE)
前馈神经网络(FNN)
小火焰模型
层流喷雾火焰
燃烧数值模拟
Keywords
multi-gate mixture of experts(MMoE)
feedforward neural network(FNN)
flamelet model
laminar spray flame
numerical simulation of combustion
分类号
TK4 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工智能控制湍流进展:系统、算法、成就、数据分析方法
吴智
范德威
周裕
《力学进展》
EI
CSCD
北大核心
2023
3
下载PDF
职称材料
2
基于多门控混合专家网络的燃烧热化学流形表征
王意存
邵长孝
金台
邢江宽
罗坤
樊建人
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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