基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燒蝕瑞利-泰勒不穩(wěn)定性流場高分辨率重建（英文）

摘要： 高分辨率流場數(shù)據(jù)在氣象學(xué)、航空航天工程、高能物理等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值。實(shí)驗(yàn)和數(shù)值模擬是兩種獲取高分辨率流場數(shù)據(jù)的主要途徑。但是高昂的實(shí)驗(yàn)成本和仿真計(jì)算資源阻礙了研究者對流場演化的具體分析。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用來實(shí)現(xiàn)流場的高分辨率重建。針對燒蝕瑞利-泰勒不穩(wěn)定性流場重建提出了普通卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和多重時(shí)間路徑卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這兩個(gè)模型可以在很短的時(shí)間內(nèi)對... （共8頁）