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集成格子玻尔兹曼和神经网络方法模拟黏弹性流体流动
【作者】 王东；
【机构】 西安交通大学能源与动力工程学院流体机械系；
【摘要】 黏弹性流体的流动,从数值模拟和实验观测上都是一个具有挑战性的课题。本文采用格子Boltzmann方法(LBM)结合人工神经网络算法(ANNA)模拟了黏弹性流体的特定流动。使用格子Boltzmann方法求解不可压缩的Navier-Stokes方程,并利用神经网络算法对黏弹性流体的本构方程进行拟合,两种方法相互耦合,进行数值模拟。本文对Oldroyd-b流体(线性黏弹性流体)和FENE-P流体(非线性黏弹性流体)的泊肃叶流动(Poiseuille flow)和4:1二维收敛流的情况进行数值计算,并与前人所得数值结果进行比对验证,完全吻合。该方法在黏弹性流体领域的应用将推进复杂流体流动与深度学习技术相结合、共同发展,并且对熔融体材料,复合材料及塑料等成型提供相关理论指导。
【关键词】 黏弹性流体；
格子Boltzmann方法；
人工神经网络；
泊肃叶流动；
二维收敛流；
- 【会议录名称】 第十一届全国流体力学学术会议论文摘要集
- 【会议名称】第十一届全国流体力学学术会议
- 【会议时间】2020-12-03
- 【会议地点】中国广东深圳
- 【分类号】TP183;O35
- 【主办单位】中国力学学会流体力学专业委员会