Deep learning-based reduced-order modeling of unsteady wake dynamics of unequal-height tandem finite wall-mounted circular cylinders
Notice bibliographique
Résumé
This study presents proper-orthogonal decomposition (POD)-based deep learning-reduced-order model (DL-ROM) predictions of the unsteady wake dynamics of a single finite wall-mounted circular cylinder (FWMC) and unequal-height tandem FWMCs. The DL-ROMs, based on long short-term memory (LSTM) and bidirectional LSTM (BLSTM) neural networks, were trained using time-resolved particle image velocimetry (TR-PIV) measurements from the symmetry plane and three horizontal planes along the span of the FWMCs. The FWMCs were fully submerged in a turbulent boundary layer with a Reynolds number, based on the cylinder diameter and freestream velocity, of Re = 5540. The single cylinder (SC) had an aspect ratio of 7.0, while the tandem cylinders (TC) had a spacing ratio of 4.0 and a height ratio of 0.75, with the downstream cylinder (DC) matching the height of the SC. The SC exhibited a quadruple wake structure with enhanced vortex shedding at mid-height, while the TC, due to partial sheltering, featured downwash impingement on the frontal surface of the DC and an induced upwash in the wake of the DC, which led to an enhanced recirculation bubble and vortex shedding near the free end of the DC. The POD results showed that these salient wake dynamics were effectively captured by the first 200 modes and were therefore used for training the models. Transfer learning was applied to the horizontal planes, reducing computational cost and improving accuracy. Both LSTM- and BLSTM-based models exhibited commendable predictions of the POD coefficients and the reconstructed instantaneous and time-averaged flow fields for each test case; however, errors were relatively larger in the complex regions around the DC due to partial sheltering effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».