基于机器学习的二维流体VOF方法

摘要： 以网格顶点和网格中心的流体体积分数为输入，利用深度学习神经网络（DNN）进行两相界面的快速几何重构，改进了一种几何VOF方法——isoAdvector算法。在原始isoAdvector算法生成训练集并进行预处理的基础上，通过神经网络隐藏层中神经元个数和激活函数对预测结果的影响来确定适当的神经网络；并根据质量守恒修正神经网络预测结果，完成两相界面的几何重构。在OpenFOAM框架... （共10页）