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实体 Ashwin Suriyanarayanan

Ashwin Suriyanarayanan

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  1. TOOL · CL_257116 ·

    机器学习增强旋转爆震发动机模型

    研究人员开发了一种新颖的方法，通过整合数据同化和机器学习技术来改进旋转爆震发动机（RDEs）的降阶模型。该方法利用连续数据同化将简化的Koch-Kutz模型与高保真模拟数据同步，有效地将求解器引导至更准确的轨迹。然后，利用预测与观测之间的差异来训练机器学习闭包，从而使修正后的模型能够以更高的温度谱和边际统计精度自主预测RDE行为。