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物理方程约束的机器学习流场时程表征方法: 《工程力学》2025年第4期38-45,共8页战庆亮刘鑫白春锦葛耀君; 大连海事大学博联科研基金项目(3132023619);国家自然科学基金项目(51778495,51978527);桥梁结构抗风技术交通行业重点实验室(上海)开放课题项目(KLWRTBMC21-02);辽宁教育厅研究计划项目(LJ212410151014)。; 机器学习是流场表征的有效研究手段,基于数据驱动的神经网络模型缺乏物理机制的可解释性,且在可用训练样本较少时数据驱动的训练方法难以获得准确的模型。针对此问题,该文构建了流场测点时程的人工神经网络模型,并辅以流体的控制方程修...; 关键词：时程深度学习物理方程约束稀疏已知信息时程重构人工神经网络流场表征

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