算法论文8
西交大:ViT - STFlowNet解决流动预测难题
力学与人工智能
AI 摘要
西交大陈泽伟等提出ViT - STFlowNet框架。它融合两大关键模块,克服传统方法在处理强耦合问题的局限。测试表明预测精度高、泛化能力好,为飞行器流场控制提供新思路。
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POF | 西交大陈泽伟、陈刚等:面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架,用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构,克服传统方法局限,测试显示预测精度高、泛化能力好,为飞行器流场感知控制提供工具。

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