CFD-CNN Modeling of the Concentration Field of Multiport Buoyant Jets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
At present, there are increasing applications for rosette diffusers for buoyant jets with a lower density than the ambient water, mainly in the discharge of wastewater from municipal administrations and sea water desalination. It is important to study the mixing effects of wastewater discharge for the benefit of environmental protection, but because the multiport discharge of the wastewater concentration field is greatly affected by the mixing and interacting functions of wastewater, the traditional research methods on single-port discharge are invalid. This study takes the rosette multiport jet as a research subject to develop a new technology of computational fluid dynamics (CFD) modeling and carry out convolutional neural network (CNN) simulation of the concentration field of a multiport buoyant jet. This study takes advantage of CFD technology to simulate the mixing process of a rosette multiport buoyant jet, uses CNNs to construct the machine learning model, and applies RSME, R2 to conduct evaluations of the models. This work also makes comparisons with the machine learning approach based on multi-gene genetic programming, to assess the performance of the proposed approach. The experimental results show that the models constructed based on the proposed approach meet the accuracy requirement and possess better performance compared with the traditional machine learning method, and they can provide reasonable predictions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle