Artificial Neural Networks Prediction of Wall-Pressure Spectrum
Notice bibliographique
Résumé
An alternative to semi-empirical models of wall-pressure spectra beneath turbulent boundary layers (TBL) based on machine learning is presented in this work. To do so, Artificial Neural Networks (ANN) have been employed, as they have already been proven to work for this type of prediction. The previous efforts have been based on finding relationships between the boundary layer and the wall-pressure spectrum (WPS), always using a set of predefined features that drive the BL behavior. In this work, the complete boundary layer velocity profile is used to obtain the WPS prediction. The machine learning algorithm is composed of two separated ANNs: a velocity autoencoder to compress and extract the minimum required parameters driving the boundary layer, and a WPS predictor. The training and analysis of the ANN are performed on LES and DNS numerical data, covering a wide range of flow conditions. The results on the exploitation of the database have resulted in the evidence of the existence of a minimum of three boundary layer parameters driving the boundary layer evolution, no matter the nature of the pressure gradient (forward, zero, or adverse). The WPS prediction produces a global –in position and frequency– mean error of 3.2 dB/Hz, and it captures the effect of the main mid-frequency tonal peak as well as the generalized noise trends in the low, mid, and high-frequency content.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».