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圖4 使用python解析rst文件 (4)運(yùn)行代碼，對(duì)rst文件進(jìn)行解析，得到的模型位移云圖如圖5所示。

首先，考慮到RANS方法相對(duì)于比例解析方法具有較高的計(jì)算效率，仍然需要改進(jìn)RANS方法。如果RANS超規(guī)模解析方法的計(jì)算效率不是問(wèn)題，那么通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)改進(jìn)方法的動(dòng)力就會(huì)微乎其微。其次，RANS模型與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，無(wú)論是在純RANS求解器中，還是在混合方法中，都有可能改善分離流的預(yù)測(cè)。 目前，ML在湍流建模中的應(yīng)用較少，基本上未經(jīng)證實(shí)。

為了驗(yàn)證通過(guò)相互作用積分法得到的SIFs的精確度，結(jié)果與Newman和Raju的解析解和Kamaya的有限元結(jié)果比較，結(jié)果與參考文獻(xiàn)中的結(jié)果很接近。