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新的扩散模型优化城市流动监测与传感器放置
研究人员开发了Diff-SPORT,一个新颖的基于扩散的模型框架,用于优化城市环境中的传感器放置和重建湍流。该方法利用生成式扩散先验结合最大后验推理和Shapley值归因,以实现高保真度的流动重建和高效的传感器放置。与传统的RANS或LES模拟相比,Diff-SPORT表现出显著更快的性能,为可扩展的城市流动监测和空气质量管理提供了一种零样本(zero-shot)的替代方案。
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深度学习模型用于大涡模拟的湍流闭合模型
研究人员开发了一种新的深度学习方法,用于大涡模拟(LES)中的湍流闭合模型。该方法使用一种扰动技术,将直接数值模拟(DNS)数据视为稀疏观测值来训练模型。这允许对闭合模型进行先验训练,使模型能够学习准确统计所需的必要强迫,同时在无需通过 LES 求解器进行反向传播的情况下保持长期稳定性。