本文基于二维横向液体射流的数值模拟,针对网格分辨率以及界面捕获数值方法等进行了较为全面的误差分析,误差评估结果可为三维横向液体射流仿真的模型选择及参数设置提供有效经验参考。结果表明,沿液柱直径分布32个网格足以捕捉液柱的...本文基于二维横向液体射流的数值模拟,针对网格分辨率以及界面捕获数值方法等进行了较为全面的误差分析,误差评估结果可为三维横向液体射流仿真的模型选择及参数设置提供有效经验参考。结果表明,沿液柱直径分布32个网格足以捕捉液柱的长波变形特征。分析对比了四种不同的界面捕获方法,包括基于代数VOF(Volume of Fluids)类的MULES方法,几何VOF类的isoAdvector和plicRDF方法,以及VOF和Level Set耦合的sCLSVOF(simple Coupled Level Set and Volume of Fluid)方法。其中s CLSVOF方法计算精度最高,但运行时间也最长。基于几何VOF类的数值方法则具有极好的质量守恒、界面尖锐度,且运行时间较sCLSVOF方法减少了约20%。展开更多
中文语法纠错旨在通过模型自动识别并修正中文文本中的语法错误,从而提升文本的准确性和可读性.然而,现有的中文语法纠错模型在纠错过程中常面临暴露偏差问题,并且对大模型的应用仍显不足,导致纠错效果欠佳.为此,本文提出了一种基于类...中文语法纠错旨在通过模型自动识别并修正中文文本中的语法错误,从而提升文本的准确性和可读性.然而,现有的中文语法纠错模型在纠错过程中常面临暴露偏差问题,并且对大模型的应用仍显不足,导致纠错效果欠佳.为此,本文提出了一种基于类型驱动的中文语法纠错模型CTDGC(Chinese Types Driven Grammatical Correction).该模型通过深入探讨中文四种主要语法错误(冗余、缺失、错词、乱序)之间的依赖关系,设计了两阶段训练策略,有效缓解了训练与预测的不匹配问题,在CGED2020数据集上单模型F_(0.5)达到34.18%,优于以往的方法.此外,本文还提出了一种基于ChatGLM的中文语法纠错模型CorGLM(Chinese Grammatical Correction Model based on ChatGLM),并对Baichuan大模型设计了特定的Prompt.通过与CTDGC等模型的融合,F_(0.5)显著提升至40.33%,验证了本文方法的有效性和优越性.展开更多
文摘本文基于二维横向液体射流的数值模拟,针对网格分辨率以及界面捕获数值方法等进行了较为全面的误差分析,误差评估结果可为三维横向液体射流仿真的模型选择及参数设置提供有效经验参考。结果表明,沿液柱直径分布32个网格足以捕捉液柱的长波变形特征。分析对比了四种不同的界面捕获方法,包括基于代数VOF(Volume of Fluids)类的MULES方法,几何VOF类的isoAdvector和plicRDF方法,以及VOF和Level Set耦合的sCLSVOF(simple Coupled Level Set and Volume of Fluid)方法。其中s CLSVOF方法计算精度最高,但运行时间也最长。基于几何VOF类的数值方法则具有极好的质量守恒、界面尖锐度,且运行时间较sCLSVOF方法减少了约20%。
文摘中文语法纠错旨在通过模型自动识别并修正中文文本中的语法错误,从而提升文本的准确性和可读性.然而,现有的中文语法纠错模型在纠错过程中常面临暴露偏差问题,并且对大模型的应用仍显不足,导致纠错效果欠佳.为此,本文提出了一种基于类型驱动的中文语法纠错模型CTDGC(Chinese Types Driven Grammatical Correction).该模型通过深入探讨中文四种主要语法错误(冗余、缺失、错词、乱序)之间的依赖关系,设计了两阶段训练策略,有效缓解了训练与预测的不匹配问题,在CGED2020数据集上单模型F_(0.5)达到34.18%,优于以往的方法.此外,本文还提出了一种基于ChatGLM的中文语法纠错模型CorGLM(Chinese Grammatical Correction Model based on ChatGLM),并对Baichuan大模型设计了特定的Prompt.通过与CTDGC等模型的融合,F_(0.5)显著提升至40.33%,验证了本文方法的有效性和优越性.
