算法论文8
浙大:Transformer助力翼型流动控制
力学与人工智能
AI 摘要
浙江大学团队:提出基于Transformer的主动流动控制策略学习框架,将强化学习与气动优化结合。在翼型流动分离实验中表现佳,集成后显著提高设计效率,为流动控制和气动设计提供新方法。
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JFM | 浙江大学郑畅东、谢芳芳等:基于Transformer网络的上下文学习跨翼型的主动流动控制策略
浙江大学郑畅东、谢芳芳等提出基于Transformer网络的上下文学习跨翼型主动流动控制策略。该框架引入策略改进算子,结合强化学习与气动形状优化,在翼型流动分离问题中表现出色,提升了整体性能。

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