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01-09-2019 | Wasserkraft | Issue 9/2019

WASSERWIRTSCHAFT 9/2019

Vorhersage von stationären Strömungsfeldern mit neuronalen Netzen

Journal:
WASSERWIRTSCHAFT > Issue 9/2019
Authors:
M. Sc. Lukas Harsch, M. Sc. Andreas Look, Prof. Dr.-Ing. Stefan Riedelbauch
Für die Auslegung, Analyse und Optimierung von Strömungsmaschinen werden numerische Strömungsfeldsimulationen (CFD) verwendet. Diese Methoden sind oftmals rechenintensiv und zeitaufwendig. Es hat sich gezeigt, dass neuronale Netze in der Lage sind, physikalische Zusammenhänge zu erlernen. In diesem Beitrag wird ein Convolutional-Neural-Network-Modell (CNN-Modell) zur Vorhersage von stationären 2-D-Strömungsfeldern vorgestellt. Der Fokus liegt dabei auf der Verarbeitungskette und der Analyse der Testergebnisse. ...

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