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Reynolds-averaged Navier–Stokes equations
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GenDA框架使用扩散模型重建城市风场
研究人员开发了GenDA，一个新颖的生成数据同化框架，旨在利用有限的传感器数据在复杂的城市环境中重建高分辨率风场。该系统利用多尺度基于图的扩散架构，将无分类器引导解释为学习到的后验重建机制。这种方法允许GenDA在无需重新训练的情况下泛化到不同的网格几何和传感器配置，通过显著降低误差和提高结构相似性，其性能优于现有的图神经网络基线和经典数据同化方法。
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AI生成流场以实现更快的3D水下导航
研究人员开发了一种新颖的3D水下路径规划方法，通过使用生成流场代理，特别是条件生成对抗网络（cGAN）。这些cGAN，包括PatchGAN和具有自注意力机制的2D3DGAN，可以替代计算成本高昂的雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）模拟。生成模型能够快速合成复杂的流场体积，从而实现自主水下航行器（AUVs）的实时路径规划。该方法显著降低了能源消耗，并避免了高速尾流的遭遇，为海上机器人提供了实用的解决方案。