采用本征正交分解和长短期记忆网络模型的离心泵流场预测

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摘要：针对流体机械领域中瞬态流场预测的复杂性以及现有本征正交分解-径向基函数（POD-RBF）模型在时间依赖性预测方面的局限性，引入本征正交分解-长短期记忆网络（POD-LSTM）模型，以提升预测的准确性和效率。通过计算流体动力学（CFD）对二维圆柱绕流进行分析，比较了POD-RBF与POD-LSTM模型在瞬态流场预测性能上的差异。（剩余19764字）

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