Machine learning-based reduced-order reconstruction method for flow fields

•Design of the ROR model framework based on partial differential operators.•Extraction of low-dimensional flow field features using an autoencoder.•Combination of flow field and spatial features in low-dimensional space using a cross-fitting algorithm.•Elimination of high-dimensional redundancies an...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Energy and buildings Jg. 320; S. 114575
Hauptverfasser:	Gao, Hu, Qian, Weixin, Dong, Jiankai, Liu, Jing
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 01.10.2024
Schlagworte:	Convolutional autoencoder (CAE) Fast prediction Flow field Machine learning Reduced-order machine (ROM) Reduced-order machine (ROM) Fast prediction Flow field Convolutional autoencoder (CAE) Machine learning
ISSN:	0378-7788
Online-Zugang:	Volltext
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