研究人员开发了一个经验证的数据集和管道，用于训练神经算子来模拟湍流3D阻塞通道流。管道中使用的格子Boltzmann求解器已通过实验测量进行了严格验证，包括斯特劳哈尔数和阻力系数。这项工作旨在实现对傅立叶神经算子和U-Net变体等代理模型的标准化比较，用于预测和超分辨率等任务，并使用物理信息指标来评估它们对湍流能量级串的表示。 AI
影响 能够对复杂流体动力学模拟的神经算子进行更严格的评估和比较。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍用于AI建模的新数据集和管道的学术论文，符合“研究”类别。
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