Md Adnan Faisal Hossain

新型神经网络通过视频估算气液流动的空隙率

研究人员开发了VFNet，这是一种新颖的双分支时空神经网络，旨在利用同步的多视图视频来估算气液两相流中的空隙率。该模型解决了现有方法的一些局限性，这些方法要么依赖于不可泛化的流动假设，要么依赖于侵入式传感技术。VFNet的架构包括一个用于从局部区域提取特征的局部分支，以及一个用于捕捉全局流动演变的时空分支。VFNet在计算流体动力学（CFD）数据上进行了训练，在各种指标上均表现出色，并增强了下游流动模式分类。