运用算子推断方法学习过程工程中的降阶二次 - 线性模型
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究采用降阶模型学习来有效建模过程工程中的动态系统,以二氧化碳甲烷化反应作为应用示例,利用操作推断技术构建降阶模型,证明其能够提供准确且简化的替代解决方案,这标志着在实现快速和可靠的数字双生体系结构方面的重要里程碑。
本文研究了非侵入式科学机器学习(SciML)约简模型(ROMs)在非线性、混沌等离子体湍流模拟中的应用。通过使用算子推断(OpInf)构建基于物理学的低成本ROMs,成功捕捉了湍流动力学的重要特征,并将计算时间缩短了五个数量级。这表明非侵入式的SciML ROMs有潜力加速数值研究,最终可用于优化聚变设备的设计和实时控制等任务。