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Computational Engineering, Finance, and Science
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新的自适应代理建模方法处理高维时空数据
研究人员开发了一种新的自适应代理建模方法，旨在处理具有极高维时空输出的问题。该方法首先将输出数据的维度降低到低维潜在空间，然后再构建代理模型。该方法随后自适应地识别新的训练点，以最少的昂贵物理模型调用来提高模型的准确性，并通过燃气轮机叶片的 termo-mechanical 分析证明了其有效性。
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神经网络降低车辆空气动力学模拟的计算成本
研究人员开发了一种新的基于神经网络的参数模型降阶方法，用于预测车辆空气动力学的湍流。该方法旨在通过将复杂流数据投影到低维子空间来降低计算成本。该研究通过引入变分自编码器来增强对不同车辆几何形状和高雷诺数流动的鲁棒性，并关注涡流生成精度，从而扩展了先前的工作。