佐迪，T.I。 复杂环境下基于数字孪生快速自适应火灾传播模拟的机器学习框架。 （英语） Zbl 1436.76052号 计算。方法应用。机械。工程师。 363，文章ID 112907，19 p.（2020）. 小结：本工作的目的是说明如何在算法上将机器学习算法（MLA）与多级/多组分火灾蔓延模型集成。为了明确地说明这一过程，本工作为一个具体的模型问题开发了一个框架，该框架结合了：（I）一个无网格离散元“子模型”，它跟踪空中热粒子/余烬的轨迹，受盛行风速和上升气流的影响，（II）一个地形“子模型“周围可燃材料的燃烧，使空气中接触的余烬可以引发二次火灾（如果条件合适），再加上地面蔓延和燃烧速度，以产生新余烬、新上升气流（由于热空气）等，以及（III）一种机器学习算法，用于快速确定迫使整个模型匹配观测值的多子模型系统参数。子模型计算地面和空中热余烬驱动的火灾传播，以及碎片/烟尘的后续分布，这对空气质量评估很重要。总体框架设计用于数字孪生技术，这是指物理系统的自适应数字副本，其中模型更新是近实时连续的。这就需要一种快速的模拟范式，能够方便地与电信、相机和传感器进行交互。所提出的框架旨在在笔记本电脑和手持设备上快速运行，其指导原则是使其对急救人员实时有用。 引用于16文件 MSC公司： 76米99 流体力学基本方法 65M99型 偏微分方程、初值和含时初边值问题的数值方法 76N99型 可压缩流体和气体动力学 80A25型 燃烧 关键词：火灾蔓延；余烬流；数字孪生；机器学习算法 软件：FlamMap（火焰地图）；FARSITE公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.I.Zohdi}，计算。方法应用。机械。工程363，文章ID 112907，19 p.（2020；Zbl 1436.76052） 全文： 内政部 参考文献： [1] B.，Evarts，2017年美国火灾损失。国家消防协会火灾分析与研究部（2018年），https://www.nfpa.org/media/FD014A044C84FC5BAF90C05C04890B7.ashx网址 [2] 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