0

在基于 Chorin 投影法的不可压缩 CFD 代码中,速度分为 2 个部分:

$\Delta u=\Delta u^*+\Delta u' $,在哪里$\Delta u^*=\nu \nabla^2 v+f$。在经典方法中,压力#p#将通过泊松方程求解,然后$u'$将通过其梯度计算。

在我的代码中,使用一个简单的 NN 模型通过 $u^*$ 来预测压力,它的工作原理大致相同。然而,$\nabla \cdot \Delta u$在整个流动区域内应该为零的速度散度不能保持为零。

我认为这一定是我简单的NN模型的问题,我只是想知道NN可以直接用条件预测速度$\nabla \cdot \Delta u = 0$吗?

4

1 回答 1

0

如果您的神经网络不学习输出无散速度场,那么显然它不会这样做。您可以在神经网络的损失函数中强制执行无散度条件来尝试实现这一点。

于 2018-12-27T13:02:52.697 回答