费德里科·皮奇;弗朗西斯科·巴拉林;吉安路易吉·罗扎;Hesthaven，Jan S。 计算流体动力学中分岔现象的人工神经网络方法。 （英文） Zbl 1521.76359号 计算。流体 254，文章ID 105813，17 p.（2023）. 小结：这项工作使用人工神经网络辅助的降阶建模设置来研究分叉流体现象。我们讨论了处理非线性参数化偏微分方程非光滑解集的POD-NN方法。因此，我们研究了描述以下内容的Navier-Stokes方程：（i）通道中的Coanda效应，以及（ii）物理/几何多参数设置下的盖驱动三角空腔流，并考虑了区域配置对分岔点位置的影响。最后，我们提出了一个基于简化流形的分支图，用于非侵入恢复临界点演化。利用这种检测工具，我们能够有效地获得有关流型行为的信息，从对称破缺轮廓到附着/扩散涡，甚至在对流主导的区域。 引用于2文件 MSC公司： 76M10个 有限元方法在流体力学问题中的应用 37米20 动力系统分岔问题的计算方法 68T07型 人工神经网络与深度学习 关键词：降阶建模;人工神经网络;分叉分析;计算流体动力学;Navier-Stokes方程 软件：红色工具箱;皇家麻省理工学院;亚当;PyTorch公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Pichi}等人，计算。流体254，文章ID 105813，第17页（2023；Zbl 1521.76359） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 古德费罗，I。；Y.本吉奥。；A.Courville，《深度学习》（2016），麻省理工学院出版社，http://www.deeplearningbook.org ·Zbl 1373.68009号 [2] 莱斯，M。；佩迪卡里斯，P。；Karniadakis，G.E.，《基于物理的神经网络：解决非线性偏微分方程正问题和逆问题的深度学习框架》，《计算物理杂志》，378，686-707（2019）·Zbl 1415.68175号 [3] 郭，M。；Hesthaven，J.S.，时间相关问题的数据驱动降阶建模，计算方法应用机械工程，345，75-99（2019）·Zbl 1440.62346号 [4] 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