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摘 要：针对飞行器设计过程中对流固耦合系统快速预测的需求，探索基于数据驱动的非定常流场建模策略，缩短流场演化求解耗时，从而加快流固耦合系统模拟速度。流固耦合系统中流场演化求解部分等价于含运动边界的非定常流场演化。本文提出了一种基于神经网络的流场预测模型，来学习并预测运动边界附近的非定常流场演化过程。（剩余9938字）
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基于深度神经网络的含运动边界非定常流场预测方法研究
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