朱启明;赵泽;颜金辉 基于物理信息的机器学习用于风压代理建模和压力传感器布局优化。 （英语） Zbl 1524.76236号 计算。机械。 71，第3号，481-491（2023）. 总结：本文提出了一个预测计算框架，用于风工程应用中压力场的替代建模和压力传感器布置的优化。首先，利用基于有限元的CFD的高保真仿真数据训练机器学习衍生代理模型，并以湍流模型为依据，从分散传感器测量值中近实时构建全场压力。然后，将代理压力模型嵌入另一个神经网络（NN）中，以优化压力传感器的布置。基于NN的优化器的目标是了解结构表面上固定数量的压力传感器的最佳布局，以便为各种流入风条件提供最准确的全场压力预测。我们将该模型应用于受不同风况影响的典型低层建筑。通过将预测结果与基于有限元的CFD模拟结果进行比较，评估了该框架的性能。该框架显示出卓越的准确性和效率，可以与结构健康监测相结合，实现民用结构的数字孪生。 MSC公司： 76M10个 有限元方法在流体力学问题中的应用 74层10 流固相互作用（包括气动和水弹性、孔隙度等） 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：计算流体力学;机器学习;流体力学有限元 软件：FEniCS公司;西雅娜;F3DAM公司;PyTorch公司;TensorFlow公司;卡费;亚当;PIN码 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Q.Zhu}等人，计算。机械。71，第3号，481--491（2023；Zbl 1524.76236） 全文： 内政部 参考文献： [1] 何，Q。；巴拉哈斯·索拉诺，D。；塔塔科夫斯基，G。；Tartakovsky，A.，《应用于地下运输的多物理数据同化的物理信息神经网络》，Adv Water Resour，141（2020）·doi:10.1016/j.advwatres.2020.103610 [2] 何，Q。；Tartakovsky，A.，前向和后向平流扩散方程的基于物理的神经网络方法，水资源研究，57，7，e2020 WR029479（2021）·doi:10.1029/2020WR029479 [3] 刘，Z。；贝莎，M。；Liu，W.，自洽聚类分析：非弹性非均质材料的有效多尺度方案，计算方法应用机械工程，306319-341（2016）·Zbl 1436.74070号 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