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实体 Ashwin Kumar Rajagopalan

Ashwin Kumar Rajagopalan

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  1. TOOL · CL_235625 ·

    新框架利用人工智能优化化学品输运过程

    研究人员开发了一个新的可微分混合建模框架，旨在提高化学品输运过程的准确性和优化水平。该框架集成了JAX有限体积求解器和神经网络组件，可以直接从实验数据中学习本构定律和初始条件，克服了传统模型的局限性。该系统的可微分性还允许通过直接调整实验设置以获得期望的结果来实现过程优化，显示出在涉及质量、能量和动量输运的各种化学分离应用中的潜力。