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 Enhancing the accuracy of physics-informed neural networks for indoor airflow simulation with experimental data and Reynolds-averaged Navier–Stokes turbulence model 用实验数据和雷诺平均Navier-Stokes湍流模型提高室内气流模拟物理信息神经网络的精度
相关领域
物理
湍流
雷诺数
气流
纳维-斯托克斯方程组
机械
人工神经网络
统计物理学
计算流体力学
航空航天工程
气象学
压缩性
人工智能
计算机科学
热力学
工程类
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期刊：Physics of Fluids 作者：Chi Zhang; Chih‐Yung Wen; Jia Yuan; Yu-Hsuan Juan; Yee-Ting Lee; et al 出版日期：2024-06-01 |
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