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

首先，考慮到RANS方法相對于比例解析方法具有較高的計算效率，仍然需要改進RANS方法。如果RANS超規模解析方法的計算效率不是問題，那么通過機器學習開發改進方法的動力就會微乎其微。其次，RANS模型與機器學習相結合，無論是在純RANS求解器中，還是在混合方法中，都有可能改善分離流的預測。 目前，ML在湍流建模中的應用較少，基本上未經證實。

為了驗證通過相互作用積分法得到的SIFs的精確度，結果與Newman和Raju的解析解和Kamaya的有限元結果比較，結果與參考文獻中的結果很接近。