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大型结构风效应流固耦合机器学习研究进展
1
作者
张泽宇
周旭曦
+7 位作者
许楠
王浩炜
杨子鉴
庄简
黎善武
赖马树金
陈文礼
李惠
《空气动力学学报》
北大核心
2025年第5期53-77,共25页
随着计算技术与数据科学的迅速发展,机器学习为解决大型结构风效应中复杂流固耦合问题提供了全新的研究范式。本文系统综述了机器学习在大型结构风效应领域的研究进展,涵盖了结构表面风压预测、结构风致响应分析与建模、气动力方程智能...
随着计算技术与数据科学的迅速发展,机器学习为解决大型结构风效应中复杂流固耦合问题提供了全新的研究范式。本文系统综述了机器学习在大型结构风效应领域的研究进展,涵盖了结构表面风压预测、结构风致响应分析与建模、气动力方程智能识别以及基于强化学习的结构振动控制4个主要研究方向。具体而言,结构表面风压预测方面,机器学习能够精准地挖掘结构表面复杂非线性风压场特征;结构风致响应分析与建模中,机器学习有效实现了大型结构异常大幅振动识别与精细化建模;对于气动力方程智能识别领域,基于数据驱动的机器学习方法大幅提高了非线性方程识别的自动化程度与准确性;在结构振动控制方面,强化学习实现了实时、高效的主动控制策略优化。然而,当前研究在数据融合、模型泛化性与物理可解释性方面仍存在明显不足。未来的研究需进一步融合物理机制与数据驱动模型,构建具备高泛化性、鲁棒性和物理解释能力的机器学习模型,推动结构风工程进一步智能化发展。
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关键词
机器学习
风工程
大型结构
风效应
流固耦合
振动控制
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职称材料
题名
大型结构风效应流固耦合机器学习研究进展
1
作者
张泽宇
周旭曦
许楠
王浩炜
杨子鉴
庄简
黎善武
赖马树金
陈文礼
李惠
机构
哈尔滨工业大学土木工程学院
哈尔滨工业大学结构工程灾变与控制教育部重点实验室
哈尔滨工业大学土木工程智能防灾减灾工业与信息化部重点实验室
出处
《空气动力学学报》
北大核心
2025年第5期53-77,共25页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3005303)。
文摘
随着计算技术与数据科学的迅速发展,机器学习为解决大型结构风效应中复杂流固耦合问题提供了全新的研究范式。本文系统综述了机器学习在大型结构风效应领域的研究进展,涵盖了结构表面风压预测、结构风致响应分析与建模、气动力方程智能识别以及基于强化学习的结构振动控制4个主要研究方向。具体而言,结构表面风压预测方面,机器学习能够精准地挖掘结构表面复杂非线性风压场特征;结构风致响应分析与建模中,机器学习有效实现了大型结构异常大幅振动识别与精细化建模;对于气动力方程智能识别领域,基于数据驱动的机器学习方法大幅提高了非线性方程识别的自动化程度与准确性;在结构振动控制方面,强化学习实现了实时、高效的主动控制策略优化。然而,当前研究在数据融合、模型泛化性与物理可解释性方面仍存在明显不足。未来的研究需进一步融合物理机制与数据驱动模型,构建具备高泛化性、鲁棒性和物理解释能力的机器学习模型,推动结构风工程进一步智能化发展。
关键词
机器学习
风工程
大型结构
风效应
流固耦合
振动控制
Keywords
machine learning
wind engineering
large-scale structure
wind effect
fluid-structure interaction
vibration control
分类号
V211.3 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TU311.3 [建筑科学—结构工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大型结构风效应流固耦合机器学习研究进展
张泽宇
周旭曦
许楠
王浩炜
杨子鉴
庄简
黎善武
赖马树金
陈文礼
李惠
《空气动力学学报》
北大核心
2025
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