基于深度学习的LSTM神经网络湍流控制降阶建模方法
由于高保真CFD提供了前所未有的对湍流的物理洞察，工程应用降阶建模（ROM）在过去几十年中一直是一个主要的研究热点。ROM的主要目标是在不计算完整的Navier-Stokes（NS）方程的情况下模拟流场的关键物理/特征。这是通过将高维动力学投影到低维子空间来实现的，通常使用降维技术，如适当正交分解（POD）和伽辽金投影。在这项工作中，我们展示了一种基于深度学习的方法，使用规范DNS数据集的POD基础，为湍流控制应用构建ROM。
我们发现，一种主要用于语音建模和语言翻译等问题的递归神经网络——长短时记忆（LSTM），在湍流的时间动力学建模方面显示出诱人的潜力。此外，我们引入赫斯特指数作为研究非平稳数据的LSTM行为的工具，并揭示可能有助于各种应用程序ROM开发的有用特征。
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