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結(jié)果表明，本征正交分解（POD）+Kriging方法在所有算法中精度最高。圖3 (a) 機(jī)器學(xué)習(xí)模型搭建；(b) 機(jī)器學(xué)習(xí)模型精度對(duì)比假人傷害魯棒性分析假人傷害魯棒性分析需要大量碰撞仿真，利用上述訓(xùn)練的高精度機(jī)器學(xué)習(xí)模型，能夠快速計(jì)算不同輸入?yún)?shù)下系統(tǒng)的各個(gè)響應(yīng)曲線，大大提高工作效率。

不同檢測(cè)技術(shù)導(dǎo)致最小可檢缺陷的尺寸、位置等均具有隨機(jī)性，引入缺陷檢出概率（Probability of Detection，POD）來描述這種隨機(jī)性。通過制備包含足夠缺陷種類、尺寸、位置的損傷試件，開展缺陷的檢測(cè)試驗(yàn)并建立檢測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型，統(tǒng)計(jì)處理獲得檢測(cè)技術(shù)的POD曲線。 2.

● 通過 POD-ARBF 的 3D-ROM（適當(dāng)?shù)恼?em>分解 - 自適應(yīng)徑向基函數(shù)）在 scFLOW 中，用戶現(xiàn)在可以生成降階模型 （ROM），通過適當(dāng)?shù)恼?em>分解來降低模型的維度。我們將 ODYSSEE（版本 2022.1 或更高版本）中提供的機(jī)器學(xué)習(xí)算法與來自 scFLOW 或 scSTREAM 的 3D 場(chǎng)數(shù)據(jù)相結(jié)合，從而可以生成模擬小型 3D 系統(tǒng)熱行為的簡(jiǎn)化熱流模型。

流體力學(xué)領(lǐng)域最早應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的例子可以追溯到 1989 年， Baldi 等人研究了POD（本征正交分解）和線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的聯(lián)系，并第一次使用多層神經(jīng)元重建槽道壁面附近的湍流場(chǎng)。機(jī)器學(xué)習(xí)在流場(chǎng)模擬方面的應(yīng)用主要分為3類： 1）湍流模型/數(shù)值離散：湍流模型是數(shù)值模擬網(wǎng)格尺度以下的封閉模型，比如用于定常求解的RANS（雷諾平均）和用于非定常大渦模擬（LES）的亞格子（SGS）模型。