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实体 Rodrigo Castellanos

Rodrigo Castellanos

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  1. TOOL · CL_91227 ·

    AI框架融合低保真度数据以进行气动预测并量化不确定性

    研究人员开发了一种新颖的深度学习框架用于气动数据融合,该框架结合了自编码器迁移学习和多重分裂一致性预测(MSCP)策略。该方法有效地利用了丰富的低保真度数据来学习物理表示,然后用少量高保真度样本进行微调。该方法在预测翼型和机翼的表面压力方面取得了高精度,并提供了稳健的不确定性量化,实现了超过95%的点覆盖率。