背景提升论文辅导|基于机器学习的湍流降阶模型研究进展

2021-11-10 18:15:35编辑：景景

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　　基于机器学习的湍流降阶模型研究进展

　　选题诠释

　　降阶模型（Reduecd-order model）是将湍流的高维状态空间映射到低维状态空间中，获得流场的特征模态，便于流场结构与流场机理的分析。随着湍流高精度数值格式的研发以及实验研究手段的进步，对流动现象的实验研究或数值仿真研究，均产生了大量的数据（big data），这对流动机理分析和流动控制的研究带来较大困难。机器学习方法为解决上述问题提供了有力工具。本文可以开展综述研究，详细研究机器学习降阶建模方面的国内外研究进展。也可以就一具体流动物理模型，采用机器学习算法，设计降阶模型，实现对高维非线性流场的降阶分析，研究流场机理。

　　开题准备

　　（1）阅读相关文献并收集当前机器学习与流体力学方面的资料；

　　（2）系统分析，确定研究方法，完成研究计划；

　　（3）分析获得当前湍流降阶建模面临的挑战以及湍流建模中常用的机器学习方法；

　　（4）采用Matlab或Python编写程序，建立模型；

　　（5）针对某一具体的流动物理模型开展降阶分析；

　　（6）完成研究报告。

　　课题实施

　　项目共分为三个阶段：

　　第一阶段导师与学生沟通，指导学生了解课题概念，学习理论知识；

　　第二阶段导师引导学生从一个具体的流动物理模型出发，开发降阶建模方法，并完成数据分析；

　　第三阶段导师指导学生进行规范的学术报告。