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
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。我们提出了一种方法来减小粗网格计算流体力学（CFD）问题的空间离散化误差，通过利用高质量数据喂给深度学习模型来提高低分辨率模拟的质量。我们用前馈神经网络替换了对流项的默认差分方案，将速度从单元格中心插值到面值，以产生与细网格数据近似的速度。深度学习框架集成了开源 CFD 代码 OpenFOAM，形成了一个端到端可微化的模型。我们使用离散伴随代码版本自动微分了 CFD...
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%。
