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Large eddy simulations of Arctic stratus clouds
Large eddy simulations of Arctic stratus clouds
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CFD驱动的符号回归增强了RANS转捩模型
研究人员开发了一个CFD驱动的稀疏符号回归框架，为雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）转捩模型创建更准确、更具可解释性的修正。这种新方法利用梯度无关优化和代理模型，识别出间歇方程中激活函数的闭式修正，使用基于局部流动特征的多项式和指数项组合。与传统的调优方法相比，该框架识别出的修正项集更简洁，同时在训练数据和未见过的数据上保持或提高了准确性。
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开发了新的机器学习增强的海边界层参数化方案
研究人员开发了NORi，一种新颖的机器学习参数化方案，用于模拟海洋边界层湍流。NORi将神经常微分方程（NODEs）与基于物理的理查森数闭合相结合，以准确模拟夹带动力学。NORi使用大涡模拟进行训练，展示了强大的预测和泛化能力，在气候模型中的稳定性与性能与现有方法相当。