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English(EN) Approximation of the Basset force in the Maxey-Riley-Gatignol equations via universal differential equations

新方法利用神经网络近似流体动力学中复杂的巴塞特力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的方法来近似Maxey-Riley-Gatignol方程中的巴塞特力，该方程模拟了流体中粒子的运动。这种力是一个积分项，代表了尾流和边界层效应，它使得力的计算依赖于粒子过去的轨迹，从而显著增加了数值求解的复杂性。新方法利用通用微分方程和神经网络，将复杂的积分项转化为一个常微分方程组，从而可以使用Runge-Kutta等标准数值方法更容易地求解。 AI

影响 这项研究可能能够实现更精确的流体中粒子动力学模拟，对计算流体动力学和材料科学等领域产生影响。

排序理由 学术论文，使用机器学习技术详细介绍了一种复杂物理方程的新颖近似方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Finn Sommer, Vamika Rathi, Sebastian Goetschel, Daniel Ruprecht ·

    通过通用微分方程近似 Maxey-Riley-Gatignol 方程中的 Basset 力

    arXiv:2604.08194v2 Announce Type: replace Abstract: The Maxey-Riley-Gatignol equations (MaRGE) model the motion of spherical inertial particles in a fluid. They contain the Basset force, an integral term which models history effects due to the formation of wakes and boundary laye…

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