利用 OpenFOAM 嵌入式深度学习框架减少粗网格 CFD 模拟的空间离散误差

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该研究提出了一种利用深度学习模型减小粗网格计算流体力学问题空间离散化误差的方法。通过替换对流项的差分方案，将速度插值到面值，以近似细网格数据的速度。该模型应用于方形柱问题的流动中，将误差减小到传统求解器的约50%。

方形柱问题流体力学深度学习深度学习模型空间离散化误差粗网格计算

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