机器学习在力学模拟与控制中的应用专题

1. 机器学习在力学模拟与控制中的应用专题序
2. 物理增强的流场深度学习建模与模拟方法1)
3. 复杂流动中的智能颗粒游动策略研究进展1)
4. 基于基因表达式编程的数据驱动湍流建模
5. 基于离散单元法和人工神经网络的近壁颗粒动力学特征研究1)
6. 基于人工神经网络的亚格子应力建模1)
7. 基于尾流时程目标识别的流场参数选择研究1)
8. Gappy POD 方法重构湍流数据的研究1)
9. 基于SBFEM 和深度学习的裂纹状缺陷反演模型1)
10. 基于人工神经网络的非结构网格尺度控制方法1)
11. 基于深度强化学习算法的颗粒材料应力-应变关系数据驱动模拟研究1)

流体力学

1. 均匀电场中气泡上升特性的实验研究1)
2. 亚毫米球体撞击液滴过程实验研究1)
3. 一种改进的颗粒移动床μ(I)拟流体模型及应用1)
4. 水中开孔腔流激振荡控制实验研究1)

固体力学

1. 基于绝对节点坐标法的平面梁有限变形下变形重构1)
2. 考虑混凝土塑性耗散的CDM-XFEM 裂缝计算方法1)
3. K0 超固结结构性黏土的本构模型1)

动力学与控制

1. 时间尺度上Lagrange 系统的Hojman 守恒量1)
2. 倍频激励双转子振动同步机理与实验研究1)
3. 基于能力评估的空间翻滚目标抓捕策略优化1)

生物、工程及交叉力学

1. 斜爆轰发动机的推力性能理论分析1)
2. 周期性非均匀介质中气相爆轰波演变模式研究1)
3. 页岩储层纳微米孔隙CO2/CH4 吸附及驱替特性研究进展1)