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基于d-POD和LSTM代理模型的复吹转炉速度场预测
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作者 代威 聂忠赋 +2 位作者 王强 李光强 贺铸 《钢铁研究学报》 北大核心 2025年第4期474-484,共11页
为研究复吹转炉运行过程,提高计算效率进而降低成本,建立了转炉复吹流场预测模型。该模型运用延迟正交分解(delayed proper orthogonal decomposition,d-POD)降维方法,并与长短时神经网络(long short-term memory,LSTM)相结合来预测复... 为研究复吹转炉运行过程,提高计算效率进而降低成本,建立了转炉复吹流场预测模型。该模型运用延迟正交分解(delayed proper orthogonal decomposition,d-POD)降维方法,并与长短时神经网络(long short-term memory,LSTM)相结合来预测复吹转炉速度场。通过d-POD方法提取时间系数,同时利用LSTM预测时间系数矩阵,随后将预测得到的时间系数和基模态重构得到速度场分布。数值模拟数据验证了所提出的转炉预测替代模型准确性。结果表明,d-POD-LSTM模型能够快速、准确地预测流场整体信息。与传统的POD-LSTM模型(即延迟数d=1)相比,d-POD-LSTM模型的性能更优。当延迟数从1增加到10时,d-POD系数的预测误差降低了80%,建好模型之后计算一次所需时间为数值模拟的1/100。 展开更多
关键词 复吹转炉 计算流体力学 延迟本征正交分解 长短时神经网络 速度场
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